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动态链接做网站外链图,域名批量查询工具,宝塔做两个网站6,网站开发技术有什么软件目录 1、最优化问题 2、线性规划 3、无约束优化 3.1单变量 3.2多变量 1、最优化问题 使用scipy库中的minimize函数来求解最优化问题。在这个例子中#xff0c;我们定义了一个目标函数 objective#xff0c;其形式为x1^2 x2^2#xff1b;以及一个约束条件 constraint我们定义了一个目标函数 objective其形式为x1^2 x2^2以及一个约束条件 constraint即x1 x2 -1 0。然后我们通过调用minimize函数来求解最小值问题。 from scipy.optimize import minimize# 定义目标函数 def objective(x):return x[0]**2 x[1]**2# 定义约束条件 def constraint(x):return x[0] x[1] - 1# 定义初始猜测值 x0 [0, 0]# 定义变量边界 bounds ((-10, 10), (-10, 10))# 定义约束条件字典 constraint_dict {type: eq, fun: constraint}# 求解最优化问题 result minimize(objective, x0, methodSLSQP, boundsbounds, constraintsconstraint_dict)# 打印求解结果 print(最优解, result.x) print(最优目标值, result.fun)最优解 [0.5 0.5] 最优目标值 0.5 2、线性规划 可以使用PuLP库求解线性规划问题。首先我们需要安装PuLP库。可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple PuLP求解以下线性规划问题 maximize 2x y subject to: 3x - y 6 x 2y 4 x 0, y 0from pulp import *# 创建问题实例 prob LpProblem(Simple_LP_Problem, LpMaximize)# 定义决策变量 x LpVariable(x, lowBound0) y LpVariable(y, lowBound0)# 定义目标函数 prob 2*x y# 定义约束条件 prob 3*x - y 6 prob x 2*y 4# 求解问题 prob.solve()# 打印结果 print(Status:, LpStatus[prob.status]) print(Optimal Solution:) for var in prob.variables():print(var.name, , var.varValue) print(Optimal Objective Value , value(prob.objective))Status: Optimal Optimal Solution: x 2.2857143 y 0.85714286 Optimal Objective Value 5.42857146 3、无约束优化 3.1单变量 import numpy as np from scipy.optimize import minimize# 定义目标函数 def objective(x):return x ** 2# 定义初始猜测值 x0 0.5# 定义优化问题 constraints None # 这里我们没有约束条件所以设置为None options {disp: True} # 显示优化结果 result minimize(objective, x0, methodPowell, constraintsconstraints, optionsoptions)# 输出优化结果 print(Optimized value: , result.fun) print(Optimized point: , result.x)Optimized value:  0.0 Optimized point:  [0.] 3.2多变量 import numpy as np from scipy.optimize import minimize# 定义目标函数 def objective(x):x1, x2 xreturn (x1**2-1)**2 x1**2x2**2-2*x1# 定义约束条件为无约束优化问题 constraints None# 定义初始点 x0 np.array([1, 1])# 求解优化问题 result minimize(objective, x0, methodBFGS, constraintsconstraints)# 输出结果 print(最优解, result.x) print(最小值, result.fun)最优解 [ 1.00000021e00 -2.06553830e-09] 最小值 -0.9999999999997886
http://www.pierceye.com/news/310533/

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