利用SSIPY差分进化算法对参数的约束

本教程将介绍利用SSIPY差分进化算法对参数的约束的处理方法，这篇教程是从别的地方看到的，然后加了一些国外程序员的疑问与解答，希望能对你有所帮助，好了，下面开始学习吧。

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&lt；=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)

好了关于利用SSIPY差分进化算法对参数的约束的教程就到这里就结束了，希望趣模板源码网找到的这篇技术文章能帮助到大家，更多技术教程可以在站内搜索。