scipy での fmin_cobyla の制約の指定
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20-09-2019 - |
質問
Python2.5を使用しています。
cobyla 最適化に境界を渡しています。
import numpy
from numpy import asarray
Initial = numpy.asarray [2, 4, 5, 3] # Initial values to start with
#bounding limits (lower,upper) - for visualizing
#bounds = [(1, 5000), (1, 6000), (2, 100000), (1, 50000)]
# actual passed bounds
b1 = lambda x: 5000 - x[0] # lambda x: bounds[0][1] - Initial[0]
b2 = lambda x: x[0] - 2.0 # lambda x: Initial[0] - bounds[0][0]
b3 = lambda x: 6000 - x[1] # same as above
b4 = lambda x: x[1] - 4.0
b5 = lambda x: 100000 - x[2]
b6 = lambda x: x[2] - 5.0
b7 = lambda x: 50000 - x[3]
b8 = lambda x: x[3] - 3.0
b9 = lambda x: x[2] > x[3] # very important condition for my problem!
opt= optimize.fmin_cobyla(func,Initial,cons=[b1,b2,b3,b4,b5,b6,b7,b8,b9,b10],maxfun=1500000)
初期値に基づく Initial
そしてその範囲内で/その範囲内で b1
に b10
値はに渡されます opt()
. 。しかし、特に b9
. 。これは私の問題にとって非常に重要な境界条件です。
「の価値 x[2]
私の関数に渡されました opt()
すべての反復で常により大きくなければなりません x[3]
" -- どうすればこれを達成できるでしょうか?
私の範囲内に何か問題があるのでしょうか (b1
に b9
) 意味 ?
それとも、境界を定義するより良い方法はあるのでしょうか?
私を助けてください。
解決
fmin_cobyla()
は内点法ではありません。つまり、最適化の実行中に、境界外の点 (「実行不可能な点」) を関数に渡します。
修正する必要があるのは、 b9
そして b10
という形ではない fmin_cobyla()
期待しています。境界関数は、境界内にある場合は正の数を、境界内にある場合は 0.0 を、境界外にある場合は負の数を返す必要があります。理想的には、これらの機能はスムーズである必要があります。 fmin_cobyla()
は、実行可能領域に戻る方法を知らせるために、これらの関数の数値導関数を取得しようとします。
b9 = lambda x: x[2] - x[3]
実装方法がわかりません b10
そういう意味で fmin_cobyla()
ただし、使用できるようになります。
他のヒント
b10 の場合、考えられるオプションは次のとおりです。
b10 = lambda x: min(abs(i-j)-d for i,j in itertools.combinations(x,2))
どこ d 変数間に必要な最小差より大きいデルタ (例: 0.001)
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