Как построить ограничение x [0] + x [1]> 0 в scipy.optimize.minimize?

Question

Я пытаюсь построить правильное ограничение, чтобы минимизировать объективную функцию:

fun_SV = lambda x : objective(value_date_2, datos_2,curve,'Svensson',curve_rates,fechas_tenors,x)

У меня есть список параметров x, и я просто хочу ограничение, в котором сумма первого и второгопараметр был больше нуля1011 *.

Answer 1

SLSQP имеет неравенства вида f(x)>=0.Поэтому, если вы хотите g(x)>1, вы должны использовать: f(x)-1.0001>=0.В вашем случае:

 cons = {'type':ineq, 'fun': lambda x: x[0] + x [1] - 1.0001 }