minimization

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我想尽量减少以下等式： F=SUM{u 1:20}sum{w 1:10} Quw(ruw-yuw) 有以下限制： yuw >= yu,w+1 yuw >= yu-1,w y20,0 >= 100 y0,10 >= 0 我有一个20×10 RUW和20 * 10 QUW矩阵，我现在需要生成一个遵守约束的yuw矩阵。我在R编码，熟悉lpsolve和optimx软件包，但不知道如何将它们用

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R：二次规划/等渗回归

我希望尽量减少以下等式： F=SUM{u 1:20}sum{w 1:10} Quw(ruw-yuw)^2 有以下限制： yuw >= yu,w+1 yuw >= yu-1,w y20,0 = 100 y0,10 = 0 yu,10 = 0 我有一个20×10 RUW和20 * 10 QUW矩阵，我现在需要生成一个遵循约束的yuw矩阵。我在R编码，熟悉lpsolve，optimx和q

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优化求解时的目标函数是在约束

我要解决：我用下面的MATLAB代码，但它不工作。有人能指导我吗？ function f=objfun f=-f; function [c1,c2,c3]=constraint(x) a1=1.1; a2=1.1; a3=1.1; c1=f-log(a1)-log(x(1)/(x(1)+1)); c2=f-log(a2)-log(x(2)/(x(2)+1))-log(1-x(1)

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fminbnd不给出最小值

我正在尝试MATLAB中的一些内置函数。我宣布这样的功能： function y = myFunction(x) y = cos(4*x) .* sin(10*x) .* exp(-abs(x)); end 然后我用fminbnd找到最小值： fminbnd(@myFunction,-pi,pi) 这给我结果： ans = 0.7768 然而，当我绘制“我的功能'在[-

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最大限度地减少一些个体数似然函数中使用SciPy的

我有一个数似然函数，它是总和在很长的客户名单的功能，我想用scipy.optimize.minimize（）方法来optimpize它。 def log_likelihood_individual(r, alpha, a, b, x, tx, t): ln_a1 = gammaln(r + x) - gammaln(r) + r * log(alpha) ln_a2 = gam

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在scipy最小化期间打印当前评估参数

我想尽量减少使用scipy.optimize.minimize在Python中的函数，以确定四个不同的参数。我想在优化算法的每一步打印当前评估的参数，所以我可以使用它们来使我的初步猜测更好。我该怎么做？

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许可成本最小化算法

假设您拥有一家必须许可软件模块的公司。您每个月只能购买一个许可证。软件许可证的成本完全不同，由p1，pn给出。所有许可证的成本每月增加一个因子r（r> 1）。因此，在第m个月后，第i个产品的许可证的价格为pi * r^m 。设计一个n日志n算法，以找出订购购买许可证的次数，以最大限度地降低公司的总成本。我的第一个解决方案是首先订购最昂贵的许可证，因为它们的成本将会增加最快。然而，答案对我来说太

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'numpy.ndarray'对象在使用CALLABLE函数进行最小化时无法调用

我不断收到numpy.ndarray对象不可调用的错误。我知道这个错误发生是因为使用np.array而不是函数。在我的代码中的问题是，我的确在使用一个函数来运行python函数minimize。有人能让我知道发生了什么吗？的代码是在这里： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Oct 15 06:27:54 2015 """ # -

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为了最大限度地减少距离数字

两个距离的总和，我有作业。作业是这样的有数字X，数组类型为int的数组A和数组B.我应该找到A [1] + B [J]（0 < = I < =则为a.length，0 < = j的< = b.length个），其是最接近X. 首先，我试图通过测试找到答案全部I & J.但有时间限制和内存限制。所以我做了一个假设，大于X的数字是不需要的。但是，我面临的时间限制再次出现问题。我如何节省时间？我的代

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ValueError异常在CVXPY minization功能（最小方差最优化）

我有点在与最小方差优化从scipy.minimize.optimize工作的算法（它没有正常执行）移动到CVXPY的过程初学者和。 R是预期收益，C的coveriances和的无风险利率。 w是最佳权重和r一起被针对其计算的权重的有效边界的各种装置。当我运行下面的代码我得到： ValueError: setting an array element with a sequence. 我相