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python - 带有 method='interior-point' 的 scipy.linprog 是否适合大型数据集的非线性优化？如果没有，那么还有什么选择？

问题描述

我正在使用 python 进行非线性优化。我有一个大数据集，大约 100,000 行。我的目标函数就像

z=(aXLM+bXNM-c)XCM, where a,b & c are constant.LM & NM are the variables which I need to modify to maximize z

CM 定义为

CM=exp(k+m*log(LM)+n*log(NM))+K1 where K, K1, m & n are constant & CM will come in equality constraint CM=S

我使用的是内点法，因为我有一个包含 100,000 条记录的大型数据集，并且最初我的模型是线性的。鉴于非线性模型和如此大的数据集，如果 method='interior-point' 合适，你能建议我吗？& 如果不合适，那么考虑到大型数据集我应该在 python 中使用哪种优化技术？

标签： pythonoptimization

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