Модели прогнозирования, целевые функции и оптимизация в Python

Question

Как мы определяем целевые функции при оптимизации в Python. Мы определили модели прогнозирования отдельно. Следующим шагом является перенос целевых функций из моделей прогнозирования (усиление градиента, случайный лес, линейная регрессия и т. Д. c) и оптимизация для достижения максимальных и минимальных результатов. предложите, пожалуйста, есть ли какие-либо примеры из pyomo / Pulp или любого другого пакета оптимизации в Python?

Answer 1

В Pyomo Documentation 5.7 вы можете найти нужные ответы.

def profrul(model):
    return summation(model.p, model.x) + model.y
model.Obj = Objective(rule=ObjRule, sense=maximize)

https://pyomo.readthedocs.io/en/stable/pyomo_modeling_components/Objectives.html