问题标签 [simplex]

尝试使用 scipy.optimize.linprog 优化成本函数，其中成本系数是变量的函数；例如

例如

等等

*只是为了澄清*

我们正在寻找最小的变量成本；xi; i=1,2,3,... xi 是正整数。

然而，每个 xi 的成本系数是 xi 值的函数。成本是x1*f1(x1) + x2*f2(x2) + ... + c0

fi - 是一个“比率”表；例如- f1(0) = 0; f1(1) = 2.00; f1(2) = 3.00，等等。

xi 受约束，不能为负数，不能超过 qi =>

为每个可能的 xi 值计算 fi() 值

我希望它能澄清模型。

我是 R 新手，非常感谢您的帮助。我有一个约束的优化问题。尽管有几种方法可以解决 R 中的优化问题，但我无法使用需要应用的约束正确表达我的问题。

假设我有以下三类数据：

我想将指数函数y(t)拟合到每个类别中的数据点（最小化平方误差），以便选择y(t)_c > y(t)_b > y(t)_a > 0 t [1;15]

我已经运行了以下用 C++ 编写的单纯形方法。代码如下：

但是这段代码在无限循环中运行。可行的方法陷入死循环。我该如何解决这个错误？请帮我 。

我正在尝试使用 scipy.minimize(method='Nelder-Mead') 中实现的 Nelder-Mead 来最小化一个函数。该函数有大约 30 个输入，但我一直在按顺序优化（即优化前 5 个，保持其余 25 个固定，然后逐渐增加要最小化的变量数量）。（我没有使用基于梯度的，因为我的目标函数中存在模拟噪声，对于太小的步长和不可靠的梯度来说，它是不平滑的）。

但是，迭代非常缓慢。如果我对单个函数评估的步骤进行计时，大约需要 60 秒，但优化中的每次迭代都很慢，至少慢于 10 分钟。我正在使用回调函数选项来衡量所花费的时间。

它在每次迭代中做了什么？在初始单纯形中实际上需要 N^2 步吗？算法的每一步都做了什么？我知道它与 Matlab 实现不同，每次迭代只需要一个步骤（如果它正在缩小或扩展单纯形，有时会更多）。还是只是回调函数何时被调用的问题？

顺便说一句，我在 Jupyter 笔记本中运行它。但是我已经运行了 3 天以上，只完成了 221 次迭代和 20 个变量需要优化；平均每次迭代超过 20 分钟。

在长期寻找纯 JAVA 单纯形求解器的过程中，我发现了来自 Apache Commons Math 3.3 API的SimplexSolver 。

现在我已经弄清楚了基础知识，但我想知道的是，这个单纯形求解器是否能够解决包括二进制（可能或可能未在解决方案中使用）或半连续变量的问题。

我在谷歌上花了几天时间寻找一个使用 Simplex 的解决方案，并且我可以在没有任何 JNI 的情况下在 JAVA 中使用，但遗憾的是这是我所得到的。

我要解决的问题： X 需要 >= 100 和 <= 10000 OR 0。这就是半连续变量的用途...

任何帮助，将不胜感激..

我读过 Nelder Mead 算法正在用于无约束优化。 http://www.scholarpedia.org/article/Nelder-Mead_algorithm 我认为在 Matlab 中 Nelder Mead 也用于无约束优化。但是，我有点困惑，因为我找到了一个用于优化的 Java API http://www.ee.ucl.ac.uk/~mflanaga/java/Minimisation.html （弗拉纳根的科学图书馆），它有一个实现的类Nelder Mead 单纯形，并允许定义约束和界限。那么，在 Flanagan 的 API 中实现的版本是“经典”Nelder Mead 算法的修改变体吗？

我必须构建 Simplex Algorithm 及其工作，但我想允许用户输入数据，在方法 main 我做了几个“for”循环，我将日期放入数组中，但我将相同的数据放在另一个数组中，（他们有完全相同的数据）我不知道如何修复它。

当我尝试为一种类型的日期只制作一个数组时，它就崩溃了。

[编辑] 是的，我更新了那些扫描仪（谢谢大家）现在我有这个错误：

“线程“主”java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException 中的异常：simplex.Simplex$Modeler.(Simplex.java:224) 处的 2simplex.Simplex.main(Simplex.java:196)”

}

我在一组点上使用 Delaunay 三角剖分，试图以规则模式隔离点簇。

我第一次使用 qhull.Delaunay 对象的经验，请多多包涵……

目前看起来像：

我发现我可以print (tri.simplices)得到这份清单。我只想隔离那些明显集群中的那些，我想这可以通过删除那些行长或体积超过某个阈值的那些来完成，但我不确定如何操纵结果来做到这一点？

我想通过使用 Simplex 算法 (scipy.optimize.fmin) 的 python 实现最小化卡方损失函数来将 4 参数（a、g、N 和 k）模型拟合到数据中。初步模拟建议每个参数的范围如下：a = [5, 50]、g = [0.05, 1.5]、N = [5, 200] 和 k = [0, 0.05]。

看起来 scipy.optimize.fmin 函数将参数视为它们都在同一范围内（大概是 [0, 1]）。我应该重新调整它们吗？下面是我的代码：

我试图做一个普通的单纯形（三角形或四面体的概念到任意尺寸）来开始一组优化实验。Optimsimplex包通过使用 Spendley 方法提供了一种简单而有用的方法来实现这一点：

结果Ultra是一个包含空间维度 (n) 的 optimsimplex 类对象，并且每个 (n+1) 顶点的 (n) 坐标。可以使用 len 选项指定单纯形的维度（长度）：

len：单纯形的维度。如果长度是一个值，则在所有方向上都使用该唯一长度。如果 length 是具有 n 个值的向量，则每个长度都与相应的方向一起使用。仅在方法设置为 'axes' 或 'spendley' 时使用</p>

但是这个结果出现了一个我无法理解的错误：

错误：optimsimplex：len 向量应为行矩阵，但当前形状为 1 x 4

那么，1 x 4 不是 {optimsimplex} 预期的行矩阵吗？这可能对应于包中的某种错误吗？提前致谢。