問題タブ [minimization]

に配置されたノードのネットワークがあります2D Grid。ノードのペアを接続で接続し、2D グリッド上の物理スペースを占有したいと考えています。接続自体が障害物になり、将来の接続はそれらの交差を回避するパスを使用する必要があります。

私は現在 を使用しておりA* algorithm、徐々に接続を確立しています。開始ノードから終了ノードまでの最短パスを見つけますが、作成する必要がある他の接続を考慮しないため、すべてのペアを接続した後の合計パス コストは最適ではありません。

これを解決できるアルゴリズムがあるかどうか、またはこれが NP 完全問題かどうかを知っている人はいますか? 関連資料に関する指示もいただければ幸いです。

共通変数を使用する 3 つの関数を (グローバルに) 最小化しようとしています。それらを 1 つの関数に結合し、それを使用して最小化しようとしましたL-BFGS-B(変数の境界を設定する必要があります) が、各パラメーターのバランスをとるのが非常に難しいことがわかりました。つまり、一方が最小化されると、もう一方は最小化されません。また、メソッドを使用して、他の制約を設定しながらそのうちの 1 つを最小化しようとしましSLSQPたが、制約はしばしば無視されるか、満たされていません。最小化する必要があるものは次のとおりです。すべての計算は で行われ、 、 、meritscalculationがmeritoflength計算meritofROCからグローバルとして返されます。meritofproximityheightorderreturned

共通の x0 (境界を含む) を独立変数として使用してそれらすべてを最小化したいのですが、これを達成する方法はありますか?

損失関数 L と 2 つの信号 f(t),g(t) があります。s 最小化 する関数を見つけたい:L(f(t)-g(t+s(t)))+lambda*integral(s''(t))

理想的にsは、 は多項式またはスプラインであるべきです。

問題を開始するために私が書いたコードは次のとおりです。

編集:解決策に近づいていますが、まだ問題があります。

コスト関数を定義しました:

そして、scipy.optimize.minize を使用して最小化しようとしています。主な問題は、しばしばptの範囲値の外にあることですt。そのため、電話s2(pt) iするとエラーが発生します。t の範囲外でも関数を補間するにはどうすればよいですか?

カイ 2 乗を最小化することにより、一連の応力/ひずみデータに線形モデルを当てはめようとしています。残念ながら、以下のコードを使用すると、chisqfunc関数が正しく最小化されません。初期条件 で最小値を見つけてx0いますが、これは正しくありません。ドキュメントに目を通し、scipy.optimize正しく機能する他の機能を最小化することをテストしました。以下のコードを修正する方法、またはカイ二乗を最小化して線形モデルをデータに適合させるために使用できる別の方法を提案してください。

私の質問を読んでくれてありがとう。

乾杯、ウィル

編集：現在使用しているデータセット：データへのリンク