Python SciPy 索引错误 : the length of bounds is not compatible with that of x0

Question

我不熟悉使用 Python 和 scipy 进行优化。我遇到了错误

IndexError: SLSQP Error: the length of bounds is not compatible with that of x0.

当试图将 bounds 参数传递给 scipy.optimize.minimize 时

x0 = np.array([[2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2],[2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2]])
bounds = ( [(0,12000),(0,12000),(0,12000),(0,12000),(0,12000),(0,12000),(0,12000),(0,12000),(0,12000),(0,12000),(0,12000)], [(0,12000),(0,12000),(0,12000),(0,12000),(0,12000),(0,12000),(0,12000),(0,12000),(0,12000),(0,12000),(0,12000)] )

x_max = optimize.minimize(f, x0.flatten(), method='SLSQP', bounds=bounds)

应该如何为这样的 x0 定义 bounds？

Answer 1

请注意文档中给出的 optimize.minimize 示例:

>>> bnds = ((0, None), (0, None))
>>> res = minimize(fun, (2, 0), method='SLSQP', bounds=bnds,
...                constraints=cons)

bnds 是一个元组序列。 len(bnds) 等于初始猜测的长度，x0，在示例中为 (2, 0)。

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在您的代码中，bounds 是元组列表的元组。它需要被展平为一个元组序列，例如

bnds = bounds[0]+bounds[1]

或者，更简单地说，

bnds = [(0, 12000)]*22
x_max = optimize.minimize(f, x0.flatten(), method='SLSQP', bounds=bnds)

还要注意bnds是一个22个二元组的列表，和那里是一致的 x0.flatten() 中有 22 个项目:

In [19]: x0.flatten()
Out[19]: array([2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2])

In [20]: len(x0.flatten())
Out[20]: 22