Оптимизация SciPy с использованием SLSQP дает решение, которое не удовлетворяет ограничениям - PullRequest
Новая
       20

Оптимизация SciPy с использованием SLSQP дает решение, которое не удовлетворяет ограничениям

0 голосов
/ 31 октября 2018

Я пытаюсь минимизировать функцию B1=0.00299540627439527*x[0]**2 + 0.00701825276534463*x[0]*x[1] + 0.0672877782113971*x[0] + 0.00456646480250456*x[1]**2 + 0.054080834634827*x[1] + 0.298938755491431 над пространством состояний x1=[-10,10] и x2=[-10,10] учитывая следующее неравенство постоянным EqX0=[[(x[0]+5)**2+x[1]**2-2.5]]<=0, где x[0] и x[1] символически определены как x1 и x2

ga=1 - это параметр

Однако, когда я использую SLSQP для решения задачи нелинейной ограниченной оптимизации, ответ приводит к x = [- 10,10], который не удовлетворяет ограничению неравенства.

Вот кусок кода: 

def Objective2(ax):
    B2=B1.copy()
    B2=B2.subs((x[i],ax[i]) for i in range(len(ax)))
    return ga-B2

def Constraint1(ax):
    EqX0c=EqX0.copy()
    cc=[]
    for pp in range(len(EqX0c)):
        cc.append(-EqX0c[0][pp].subs((x[i],ax[i]) for i in range(len(ax))))
    return cc

con1= {'type': 'ineq','fun': Constraint1}
bounds=Bounds([-10,10],[-10,10])
sol2=minimize(Objective2,x0,method="SLSQP",bounds=bounds,constraints=con1)

Это произведенная продукция. Программа успешно завершается, но дает неправильные результаты.

fun: -0.12123115088124994 jac: array([-0.07756218, -0.0752276 ]) message: 'Optimization terminated successfully.' nfev: 4 nit: 5 njev: 1 status: 0 success: True x: array([-10., 10.])

Есть идеи, почему это происходит и как я могу справиться с этим?

...