scipy.optimize.minimize 解决实际问题

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scipy.optimize.minimize 解决实际问题

接上博客问题http://www.cnblogs.com/shizhenqiang/p/8274806.html # coding=utf-8 from scipy import optimize import numpy as np def get(): ar = [160, 130, 220, 170, 140, 130, 190, 150, 190, 200, 230] fun = lambda x:(x[0]*ar[0]+x[1]*ar[1]+x[2]*ar[2]+x[3]*ar[3]+…

非线性规划带约束-scipy.optimize.minimize

# coding=utf-8 from scipy import optimize import numpy as np def get(args): a, b, c, d, e, f, g, h = args fun = lambda x:a*x[0]**g+b*x[0]*x[1]+c*x[1]**h+d*x[0]+e*x[1] + f #fun = lambda x:(x[0] - 1) ** h + (x[1] - 2.5) ** h return fun def con(args): #…

Scipy优化算法--scipy.optimize.fmin_tnc()/minimize()

scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现,我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题. scipy.optimize包提供了几种常用的优化算法. 该模块包含以下几个方面使用各种算法(例如BFGS,Nelder-Mead单纯形,牛顿共轭梯度,COBYLA或SLSQP)的无约束和约束最小化多元标量函数(minimize()) 全局(蛮力)优化程序(例如,anneal(),basinhopping()) 最小二乘最小化(leastsq())和曲线拟合(curve_fit()…

Scipy教程 - 优化和拟合库scipy.optimize

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51106570 最优化函数库Optimization 优化是找到最小值或等式的数值解的问题.scipy.optimization子模块提供了函数最小值(标量或多维).曲线拟合和寻找等式的根的有用算法. from scipy import optimize 皮皮blog 最小二乘拟合假设有一组实验数据(xi,yi ), 事先知道它们之间应该满足某函数关系yi=f(xi),通过这些已知信息,需要确定函数…

探索Windows命令行系列(6)：活用批处理解决实际问题

1.批量修改文件名 2.批量重启服务 3.全盘搜索指定文件 3.1.全盘搜索名称为 mm.jpg 的文件,获取其全路径 3.2.查找系统中所有名称以 .docx 结尾的文件 4.调用可执行程序 4.1.调用系统自带的应用程序 4.2.调用第三方应用程序 5.系统优化案例 5.1.删除桌面快捷方式小箭头 5.2.删除多余右键菜单 6.批处理 UI 效果 5.1.功能选择界面 5.2.进度条效果 7.总结 1.批量修改文件名从我这些年使用 Windows 的经验来看,需要批量的修改文件名的时候还是…

使用python scipy.optimize linprog和lingo线性规划求解最大值，最小值（运筹学学习笔记）

1.线性规划模型: 2.使用python scipy.optimize linprog求解模型最优解: 在这里我们用到scipy中的linprog进行求解,linprog的用法见https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.linprog.html scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=Non…