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我正在尝试为我的最小化问题添加一些等式和不等式约束。我正在使用nlopt Python API。

特别是我想添加一些向量值约束。我的代码看起来像这个例子：

def eqconstr(result,x,grad):
    if grad.size > 0:
            print "gradient to be implemented"
    for i in range(len(x)):
            if condition: result[i] = 0.

initvect = # some initial guess of the parameters
opt = nlopt.opt(nlopt.LN_PRAXIS,len(initvect))
opt.set_min_objective(function)

tol = np.asarray([0.1]*len(initvect))
opt.add_equality_mconstraint(eqconstr, tol)    # this is the call of the constraints (!!!)

opt.set_lower_bounds(-1.) # other parameters to set. not important for this question
opt.set_upper_bounds(1.)
opt.set_initial_step([0.1]*len(initvect))
opt.set_xtol_abs(10e-6)
opt.set_ftol_abs(10e-6)
res = opt.optimize(initvect)

这完全遵循 nlopt wiki 中的说明。现在，如果我运行它，我会得到：

Traceback (most recent call last):
  File "main.py", line 158, in <module>
    opt.add_equality_mconstraint(eqconstr, tol) 
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/nlopt.py", line 269, in add_equality_mconstraint
    def add_equality_mconstraint(self, *args): return _nlopt.opt_add_equality_mconstraint(self, *args)
ValueError: nlopt invalid argument
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1 回答 1

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确保您的函数eqcontr与您的目标函数具有相同的形式function。也许也发布它，所以它会很容易理解。另外，我看不到在哪里condition定义。

于 2014-01-28T08:54:50.410 回答