Python SciPy optimize.Bounds用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.optimize.Bounds 的用法。

用法:

class  scipy.optimize.Bounds(lb=-inf, ub=inf, keep_feasible=False)#

对变量的边界约束。

约束具有一般不等式形式：

lb <= x <= ub

可以使用等界来表示等式约束，或使用无限界来表示单侧约束。

参数 ：：

lb, ub： 密集数组，可选

自变量的下限和上限。磅,ub， 和keep_feasible必须具有相同的形状或可广播。设置组件磅和ub等于固定一个变量。使用np.inf使用适当的符号来禁用所有或某些变量的界限。请注意，您可以通过设置不同的组件来混合不同类型的约束：间隔、单边或相等磅和ub有必要的。默认为lb = -np.inf和ub = np.inf(没有界限)。

keep_feasible： 类似于 bool 的密集数组，可选

是否在整个迭代过程中保持约束组件可行。必须可以使用 lb 和 ub 进行广播。默认为假。对等式约束没有影响。