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python - 如何为 scipy 最小化创建目标函数

问题描述

是的，为大量的问题道歉，但我是 Python 的新手，我一直在努力。

我相信我终于创建了一个有点功能的代码。但是，我似乎无法正确定义目标函数。其余的似乎计算正确（基于目标给我的值）。这是我现在的目标函数：

def objective (x):
    global sumIp, sumIm
    if (It[i-1] - d[i] + Qt[i-LT]) >= 0:
        sumIp = sumIp + x[2]
        sumIm = sumIm + 0
    else:
        sumIp = sumIp + 0
        sumIm = sumIm - x[2]
    return h*sumIp+b*sumIm

x[2] 是我的 It[i]。sumIp 和 sumIm 都应该 >= 0。

如果有人想看看，这里是完整的代码：https ://pastebin.com/AxC7fTVv - 我相信这是我实现我想要的唯一部分，但我不知道该怎么做这对我来说是一辈子的事，在这附近已经好几天了！任何帮助表示赞赏。

标签： pythonpython-3.xscipy

解决方案

概括

可以，然后呢。我将总结您的问题（对您而言，但主要是为了帮助我：p）。

您有一系列要计算的值，它们都围绕着计算Qt[i]。那些是：

  • d[i]- 在“真实世界”场景中外部提供的一些值列表，但出于您的目的，使用随机值进行模拟；最重要的是，这不是必须计算的东西。（另一个注意事项：我假设我们不能“预见未来”并使用d[i+1]，或类似的东西。）
  • It[i]- 由It[i] = It[i-1] - d[i] + Qt[i-LT]（Qt省略部分i < LT）给出；这是根据前周期值和d值计算得出的，因此可以很容易地计算出
  • Ip[i], Im[i]- 这些都是直接从 计算出来的It[i]，所以再一次，很容易计算
  • NIt[i]- 由 给出NIt[j] = NIt[j-1] - d[j] + Qt[j-1]，并且可以很容易地计算为It[i]
  • Qt[i]- ...？

简而言之：唯一需要弄清楚的是Qt[i]. 因此，如果您决定使用类似的优化器scipy.minimize，您需要的唯一变量是x[0]. 但是如果你只有一个变量，你甚至不需要使用优化器。您更有可能想出一些直接为您提供优化结果的函数/表达式。

解决方案

...还不太确定 :\ 抱歉

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