本文整理汇总了Python中openopt.NLP.Aeq[20:22]方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python NLP.Aeq[20:22]方法的具体用法？Python NLP.Aeq[20:22]怎么用？Python NLP.Aeq[20:22]使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类openopt.NLP的用法示例。
在下文中一共展示了NLP.Aeq[20:22]方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: zeros
# 需要导入模块: from openopt import NLP [as 别名]
# 或者: from openopt.NLP import Aeq[20:22] [as 别名]
# x10+x11 >= 1.6
p.A = zeros((3, N))
p.A[0, 9] = 1
p.A[0, 19] = 1
p.A[1, 10:12] = -1
p.A[2] = -ones(N)
p.b = [1.5, -1.6, -1.1*N]
# you can use any types of A, Aeq, b, beq:
# Python list, numpy.array, numpy.matrix, even Python touple
# so p.b = array([1.5, -1.6, -825]) or p.b = (1.5, -1.6, -825) are valid as well
# Aeq x = beq
# x20+x21 = 2.5
p.Aeq = zeros(N)
p.Aeq[20:22] = 1
p.beq = 2.5
# non-linear inequality constraints c(x) <= 0
# 2*x0^4 <= 1/32
# x1^2+x2^2 <= 1/8
# x25^2 +x25*x35 + x35^2<= 2.5
p.c = lambda x: [2* x[0] **4-1./32, x[1]**2+x[2]**2 - 1./8, x[25]**2 + x[35]**2 + x[25]*x[35] -2.5]
# other valid c:
# p.c = [lambda x: c1(x), lambda x : c2(x), lambda x : c3(x)]
# p.c = (lambda x: c1(x), lambda x : c2(x), lambda x : c3(x))
# p.c = lambda x: numpy.array(c1(x), c2(x), c3(x))
# def c(x):
# return c1(x), c2(x), c3(x)