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python - SciPy は SLSQP で複数の非線形制約を使用して最小化できますか?
制約の下で最適なソリューションを見つけようとしており、SciPy の最小化を SLSQP で使用しようとしています。単一の制約で問題なく完全に機能します。別の制約を追加すると、正常に終了しますが、最適化の目標を達成できません。
私の問題は制約関数の定義 (制約 2 は少しトリッキーです) にあると想定し、最小化を適切に使用する方法を学ぶことにしました。
単純な 2 番目の制約に切り替えましたが、最適化されていないソリューションが再び得られました。
最適化される関数: samples_in_year = 246.5
関数の最適化の入力:
制約:
最適化機能
これらの制約のそれぞれを個別に使用すると、正常に機能します。両方で機能させることはできません。「より単純な」問題を解決できれば、実際の問題を最適化できると思います。
各制約付き最適化の結果は正しく、2 つの制約問題の結果はデフォルトで使用された重み (最初の推測) でした。
python - 選択した scipy.optimize.minimize メソッドを出力します
これは短い質問ですが、Google は毎回、答えが見つからないドキュメントを教えてくれます。
私は scipy.optimize.minimize を使用しています。それはかなりうまく機能します、すべてがうまくいきます。使用するメソッドを定義できますが、メソッドを指定しなくても機能します。
出力を取得する方法はありますか?どの方法が使用されましたか? 結果クラスは知っていますが、メソッドはそこに記載されていません。
次に例を示します。
value メソッドをslsqporcobylaのように設定することもできますが、プログラムが何を選択しているかを確認したいと思います。どうすればこの情報を入手できますか?