람다 함수에서 여러 변수를 최적화하기 위해 인덱싱

Question

this 스레드에서 제안 된 최적화 문제를 해결하고 싶습니다. 이제는 x[1]...x[n]을 해결할뿐만 아니라 변수 y도 해결하고 싶습니다. 색인 생성에 문제가있는 것 같습니다.

from sympy import Sum, symbols, Indexed, lambdify 
from scipy.optimize import minimize 
import numpy as np 

def _eqn(y, variables, periods, sign=-1.0): 
    x, i = symbols("x i") 
    n = periods-1 
    s = Sum(Indexed('x', i)/(1+0.06)**i, (i, 1, n)) 
    f = lambdify(x, s, modules=['sympy']) 
    return float(sign*(y + f(variables))) 

z = 3 
results = minimize(lambda xy: _eqn(xy[0], xy[1:z], z),np.zeros(z)) 
print(results.x) 

Answer 1

최소화가 필요한 변수 개수가 다양하면 다음 코드가 도움이됩니까?

from sympy import var 
from scipy.optimize import minimize 
import numpy as np 

def _eqn(y, variables, periods, sign=-1.0):  
    f = 0 
    for i,x in enumerate(variables): 
     f += x/(1+0.06)**(i+1) 
    return float(sign*(y + f)) 

z = 3 
results = minimize(lambda xy: _eqn(xy[0], xy[1:z], z),np.zeros(z)) 
print(results.x) 

Answer 2

색인 생성에 문제가있는 것으로 보입니다. 합계는 1에서 n까지 실행되지만 기본적으로 파이썬에서 목록 유형 객체의 인덱싱은 0에서 n-1로 이동합니다. 이 코드를 코드에서 변경하면 작동하는 것 같습니다. 확인 해봐.

import sympy as sp 
from scipy.optimize import minimize 
import numpy as np 

sp.init_printing() 

def _eqn(y, variables, periods, sign=-1.0): 
    x, i = sp.symbols("x i") 
    n = periods-1 
    s = sp.Sum(sp.Indexed('x', i)/(1+0.06)**(i+1), (i, 0, n-1)).doit() 
    f = sp.lambdify(x, s, modules=['sympy']) 
    return float(sign*(y + f(variables))) 

z = 3 
results = minimize(lambda xy: _eqn(xy[0], xy[1:z], z),np.zeros(z)) 
print(results.x)