Python SciPy optimize.linprog_verbose_callback用法及代码示例

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

用法:

scipy.optimize.linprog_verbose_callback(res)#

演示 linprog 回调接口的示例回调函数。此回调会在每次迭代之前和单纯形算法的最终迭代之后生成 sys.stdout 的详细输出。

参数 ：：

res： scipy.optimize.OptimizeResult 包含以下字段：

x 一维数组

优化线性规划问题的自变量向量。

乐趣 浮点数

目标函数的值。

成功 bool

如果算法成功找到最优解，则为真。

松弛 一维数组

松弛变量的值。每个松弛变量对应一个不等式约束。如果松弛为零，则相应的约束是活动的。

骗局 一维数组

等式约束的(名义上为零)残差，即b - A_eq @ x

阶段 int

正在执行的优化阶段。在阶段 1 中，寻求一个基本可行的解决方案，并且 T 有一个额外的行代表一个替代目标函数。

状态 int

表示优化退出状态的整数：

0 : Optimization terminated successfully
1 : Iteration limit reached
2 : Problem appears to be infeasible
3 : Problem appears to be unbounded
4 : Serious numerical difficulties encountered

尼特 int

执行的迭代次数。

信息 str

优化退出状态的字符串说明符。