저는 Pyomo와 asNMPC 최적화를 허용하는 외부 프레임 워크 (this paper)를 사용하려고합니다. 테스트 한 Pyomo 버전 (v 4.1.10519)을 설치하고 요청한 핵심 Pyomo 파일을 변경했지만 테스트 파일 (Penicillin_asNMPC.py) 중 하나를 실행하려고하면 다음 오류가 발생합니다.) : File "/opt/local/Lib
조건식을 가진 목적 함수를 사용하는 것이 가능합니까? 워드 프로세서에서 예를 변경, 내가 좋아하는 표현하고자이이 같은 직접 모델링 할 수 def objective_function(model):
return model.x[0] if model.x[1] < const else model.x[2]
model.Obj = Objective(rule=ob
이 주어 목적 함수 : 최소화 : 일부 등식 및 부등식에 f = (Ax + By)' * G * (Ax + By)
피사체. 여기서 x 및 y은 각각 p 및 q 요소의 실수 벡터 (결정 변수)입니다. A 크기 m * p, B 크기 m * q, G는 크기가 m * m 인 대칭 행렬입니다. 제 질문은 v' * G * v 형태로 f을 쓰는 방법입니다. 따라서 쿼
2 차 제약 조건을 가진 최적화 문제를 풀려고했습니다. 제약 조건의 선형화 형식이 필요합니다. 나는 다음과 같은 평등 제약 조건이 할 수있는 방법을 찾고 있어요 : x와 y가 지속적으로 의사 결정 변수와 있습니다 z == x*(x-y);
: x1 <= x <= x2;
y1 <= y <= y2;
비선형 방정식 시스템을 풀기 위해 R 패키지 BB를 사용하고 싶지만 구문에서 매개 변수가 방정식 시스템에 전달되는 것을 허용하지 않는 것 같습니다. 이것은 매우 이상한 일로 nleqslv()에 대한 매우 매력적이고 강력한 대안 인 것으로 보이는 것을 심각하게 제한 할 것이기 때문에 매우 이상합니다. "정상적으로", 솔버는 매개 변수를 기본 목표 함수에 전달
this post을 기반으로 ARIMA 모델에서 그리드 해치를하기 위해 무차별 대입을 사용하려하지만이를 실행할 수 없습니다. 나는이 원리의 증거를 보여주고 있지만, 나는 그 논쟁에 대해 무엇을 잘못하고 있는가? y = pd.DataFrame([0,1,4,9,16]) + 3
def objfunc(coeffs, endog):
exp = coeffs[
MPI 지시어를 사용하여 최적화 루틴을 병렬 처리하려고합니다. 프로그램의 구조는 텍스트 끝에있는 블록 다이어그램과 비슷합니다. 데이터는 최적화 루틴에 공급되고 Objective 함수 서브 루틴과 "Jacobian"이라는 행렬을 계산하는 다른 서브 루틴을 호출합니다. 최적화 루틴은 Objective 함수의 최소값에 도달하는 데 필요한만큼 반복하고 결과와 함께
nlm()으로 비선형 최적화를 수행하는 일부 레거시 코드가 있습니다. 제한된 최적화가 가능하도록 코드를 nlminb()으로 업데이트하려고합니다. 나는 그 방법이 동일하거나 동등하지 않을 수도 있지만 다음과 같은 인자가 nlm()에 주어진다면 nlminb과 유사한 호출을 위해 제공된 호출과 인수는 무엇인가? ##' @param print.level Argum
시나리오 : 다중 기간 시나리오에서 여러 제약 조건 (가중치, 위험, 위험 회피 등)을 사용하여 여러 포트폴리오 최적화를 수행하려고합니다. 내가 이미 한 것 : cvxpy의 예에서 포트폴리오 구성의 자산에 대한 가중치 목록을 생성하는 비선형 2 차 수식 아래에서 포트폴리오를 최적화하는 방법을 찾았습니다. 내 문제는 월간 데이터가 15 년이지만 각기 다른 기