問題タブ [scipy-optimize-minimize]

ネットワーク/グラフ全体でのパケットの損失が最小限になるように、グラフの端にパケット容量を割り当てる Python の最小化問題を解決しています。パケットは、ポアソン分布に従ってノードで生成されます。問題は、 scipy.optimize.minimize() が目的関数loss_obj(x)への入力として整数のみを受け入れることができないことです。制約を満たすすべての float 値に対して動作します。メソッドfind_loss()は、 kをその容量と仮定してエッジeの損失を検出します。元のコードが300行を超えているため、最適化関数のみを以下に貼り付けます。

これは示されている出力です:

ここでは問題を示すためだけに 24 要素のみのベクトルを示しましたが、私のネットワークには 104 個のエッジがあるため、システムが大きすぎる配列を処理できないため、scipy.optimize.brute() または itertools.combinations() では解決できません。Memory Errorを返します。線形計画問題は私が目指しているものではないので、PuLP は良い解決策ではありません。誰かが整数入力関数を最小化する方法を見つけてくれませんか?

2 つの変数と 1 つの定数を持つ非線形複素関数を最小化しようとしています。複雑な関数を最小化する方法についての質問を見つけましたが、うまくいくと思います (?) 多変数 1 つの引数の問題を最初に解決したいので、まだ試していません。

たとえば、非常に単純な実関数:

3 つのパラメーターに関しては最小化できますが、2 つの変数 1 つの定数に関してはできません。私が行った場合

それは正常に動作します。

誰かが私に似たものに尋ねたこの質問を見つけましたが、答えは私にはうまくいきません。

しかし、これによりエラーが発生します。このように3で最小化するだけでもminimize(function, 2, 4, 5)、多くのエラー行が発生し、このようにしminimize(function, (2,4,5))て>missing 2 required positional arguments: 'y' and 'a'..

次に複雑なことですが、答えでは、関数を2つの実際の関数に分割し、それらを最小化して解決し、両方の結果を1つに融合すると言われているように見えました。しかし、誰かが私を助けてくれるなら、私が理解しているかどうかはわかりません。関数は複素関数 (実部と虚部) ですが、入力 (2 変数 1 定数) は実数です。

多分これを行うパッケージがありますか？

目的関数の最大値を計算する予定です。私のコーディングは次のとおりです。

しかし、私はエラーが発生しました:

私は何をすべきか？？？ どうもありがとう。