Python SciPy optimize.Bounds用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.optimize.Bounds 的用法。

用法:

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

對變量的邊界約束。

約束具有一般不等式形式：

lb <= x <= ub

可以使用等界來表示等式約束，或使用無限界來表示單側約束。

參數 ：：

lb, ub： 密集數組，可選

自變量的下限和上限。磅,ub， 和keep_feasible必須具有相同的形狀或可廣播。設置組件磅和ub等於固定一個變量。使用np.inf使用適當的符號來禁用所有或某些變量的界限。請注意，您可以通過設置不同的組件來混合不同類型的約束：間隔、單邊或相等磅和ub有必要的。默認為lb = -np.inf和ub = np.inf(沒有界限)。

keep_feasible： 類似於 bool 的密集數組，可選

是否在整個迭代過程中保持約束組件可行。必須可以使用 lb 和 ub 進行廣播。默認為假。對等式約束沒有影響。