尝试使用 scipy 的优化模块来查找使用 slsqp 的函数的最小值,但我遇到了一些问题。调用该函数的实际代码如下所示:
def minimizeWebEnergyLost(x, parameters):
"""values = [theta, velocity]"""
firstTerm = lambda values: (x * values[1]**2 / 2.0)
sqrtTerm = lambda values: np.sqrt((parameters.gravity**2 * x**2) / (4 * values[1]**4 * np.cos(values[0])**4) + 1)
secondTerm = lambda values: (values[1]**4 * np.cos(values[0])**2) / parameters.gravity
arcsinhTerm = lambda values: np.arcsinh((parameters.gravity * x) / (2 * values[1]**2 * np.cos(values[0])**2))
costFunction = lambda values: firstTerm(values)*sqrtTerm(values)+secondTerm(values)*arcsinhTerm(values)
bounds = ((-math.pi/2,math.pi/2),(0,parameters.maxSlingSpeed))
minimum = minimize(costFunction, (pi/4, 20), method="SLSQP", bounds=bounds)
return minimum
由于某种原因,我得到的错误如下:
_slsqp.error: failed in converting 8th argument `g' of _slsqp.slsqp to C/Fortran array
不太确定发生了什么,但如果有帮助,我可以提供更多可能有用的代码。