問題タブ [scipy-optimize]
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python - scipy.optimize.minimize の目的関数に独立変数以外の追加入力を与える方法
最適化タスクに scipy ライブラリを使用しています。最小化する必要がある関数があります。私のコードと関数は次のようになります
a、b、c の値は時間とともに変化し、一定ではありません。関数は、a、b、c 値に対して最適化するのではなく、時間の経過とともに変化する可能性がある特定の a、b、c 値に対して最適化する必要があります。これらの値を目的関数への入力として与えるにはどうすればよいですか?
python - scipy optimize を使用した最適制御
コスト関数が J = x^TQ x + u^TR u である最適制御問題を解決しようとしています。x_dot = A x + B u および x と u の境界が適用されます。これを実行できる cvxpy や yalimp などのソルバーがあることは知っていますが、将来的にコーディングや他のパラメーターの追加の可能性についてより良いアイデアを得るために、自分で実行したいと思います。私が書いたコードを添付しています。実行されますが、すべてのタイム ステップで同じ値が返されます。x と u を 1 つのベクトルとしてスタックしました。これが正しい方法かどうかはわかりません。コードはより良い/効率的な方法で記述できると思います。すべての提案を歓迎し、事前に助けてくれて本当に感謝しています
灰