利用SSIPY差分进化算法对参数的约束 [英] Constraints on parameters using scipy differential evolution
本文介绍了利用SSIPY差分进化算法对参数的约束的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我正在尝试使用差异进化来基于成本优化可用性。但是，我这里有三个未知参数(a、b、c)，我可以使用界限定义范围。但是，我想将附加约束定义为a+b+c<；=10000。我正在使用Python来实现这一点，并且我试图在差异进化中使用选项"args"，但它不起作用。如有任何信息，我们将不胜感激。
推荐答案
使用差异进化定义约束不是我上面描述的问题的合适解决方案。为此，我们可以使用具有专用选项的N最小化命令来定义约束。
scipy.optimize.minimize(fun, x0, args=(), method=None, jac=None, hess=None, hessp=None, bounds=None, constraints=(), tol=None, callback=None, options=None)
这篇关于利用SSIPY差分进化算法对参数的约束的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！
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