动态构建 scipy 目标函数

Question

我想要完成的工作： 尝试使用 scipy 优化最小化功能并动态构建 lambda 目标函数。

所以我想要 1 个函数来构建并返回一个 lambda，并且我希望它接受参数。所以例如我想构建：

def build_lambdas([params]):
   for param in params:
     lambda.var = param.var
     lambda.coeff = param.coeff

y = 4 + 3y 要么 y = 2x + 5y + 4z 要么 y = 5x + 3z + 2r + 0.5p

取决于我传入的内容。

完成此任务的最佳方法是什么？我已经看到了许多尝试在 lambda 中动态更新 x 值的示例，但我所追求的是使用要优化的变量和系数来执行此操作。

所以我正在寻找想法、提示和示例。

提前致谢！

Answer 1

你可以这样做：

import numpy as np
def build_lambda(*coefficients):
   return lambda *vars: np.dot(coefficients, vars)

l = build_lambda(2,3)
print(l(3,4))  # 18              

它只限于线性方程，但您可以将概念扩展到多项式。