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严格限制参数值
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<p>我正在尝试使用scipy中的l\u bfgs约束优化例程来优化函数。 但是优化例程将值传递给函数,这些值不在边界内。在</p> <p>我的完整代码看起来像</p> <pre><code>def humpy(aParams): aParams = numpy.asarray(aParams) print aParams #### # connect to some other software for simulation # data[1] & data[2] are read ##### objective function val = sum(0.5*(data[1] - data[2])**2) print val return val #### def approx_fprime(): #### Initial = numpy.asarray([10.0, 15.0, 50.0, 10.0]) interval = [(5.0, 60000.0),(10.0, 50000.0),(26.0, 100000.0),(8.0, 50000.0)] opt = optimize.fmin_l_bfgs(humpy,Initial,fprime=approx_fprime, bounds=interval ,pgtol=1.0000000000001e-05,iprint=1, maxfun=50000) print 'optimized parameters',opt[0] print 'Optimized function value', opt[1] ####### the end #### </code></pre> <p>基于初始值(初始值)和边界(区间) 选项=优化.fmin\u l\u bfgs()将向我的软件传递值以进行模拟,但传递的值应在“bounds”内。事实并非如此。请参阅下面在不同迭代中传递的值</p> ^{pr2}$ <p>在这个迭代中-4.4139714被传递给我的第二个参数,但是它应该从(10.0,50000.0)开始变化,我不知道从哪里来的-4.4139714?在</p> <p>我应该在哪里更改代码?所以它传递的值应该是</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>您试图对floats执行位异或(^运算符),这毫无意义,因此我认为您的代码实际上不是您遇到问题的代码。但是,我把^改成了**假设这是你的意思,没有问题。代码对我来说工作得很好。参数严格按照定义进行限制。在</p> <p>Python2.5版。在</p>
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