python - Scipy.optimize 不等式约束 - 不等式的哪一边被考虑？

Question

我正在使用 scipy.optimize 模块来寻找可以最小化输出的最佳输入权重。从我看过的例子中，我们用单边方程定义约束；然后我们创建一个类型为“inequality”的变量。我的问题是优化包如何知道我的约束中的变量总和需要小于 1 还是大于 1？

...

def constraint1(x):
    return x[0]+x[1]+x[2]+x[3]-1

....

con1 = {'type': 'ineq', 'fun': constraint1}

链接到我在示例中使用的完整解决方案: http://apmonitor.com/che263/index.php/Main/PythonOptimization

Answer 1

引用https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.18.1/reference/tutorial/optimize.html向下滚动到 Constrained minimization of multivariate scalar functions (minimize)，你可以发现

This algorithm allows to deal with constrained minimization problemsof the form:

其中不等式的形式为 C_j(x) >= 0。

所以当你将约束定义为

def constraint1(x):
    return x[0]+x[1]+x[2]+x[3]-1

并将约束的类型指定为

con1 = {'type': 'ineq', 'fun': constraint1}

它自动假设约束是标准形式 x[0]+x[1]+x[2]+x[3]-1>=0 即 x[0]+x[1]+x[2]+x[3]>=1