Python：使用多个变量最小化多个函数答案

【问题标题】：Python: minimize multiple functions with multiple variablesPython：使用多个变量最小化多个函数
【发布时间】：2019-10-29 16:19:05
【问题描述】：

我正在尝试同时使用 2 个变量最小化 2 个函数。我有一组数据和 2 个方程，例如：

B1 = 4
P1 = 6
G1 = 2
E1 = 3

F1 = B - G - E = -1
F2 = P - G - E = 1

给定一个新的B2 = 5 和P2 = 6，我想计算变量 G2、E2 以使旧值 F1 = -1 和 F2 = 1 与新值 F3 和 F4 之间的差异最小化：

B2 = 5
P2 = 6
G2 = ?
E2 = ?

F3 = B2 - G2 - E2 ---> as close as possible to F1
F4 = P2 - G2 - E2 ---> as close as possible to F2

我在尝试：

   def diff(param):
        G2, E2 = param  
        return abs(B1 - G2 - E2 - F1)

    x0 = [2,2]
    res = minimize(diff, x0)

这可以正确解决给出 F3 = F1 = -1 的最小化问题，但不能解决我也最小化差异 (F4 - F2) 的意图。你知道如何同时包含第二个最小化问题吗？

提前谢谢你

【问题讨论】：

标签： python optimization scipy minimize

【解决方案1】：

我不确定我的方法是否过于幼稚（老实说可能是），但考虑到您想要最小化两个差异，这意味着每个差异必须趋于零，那么您为什么不尝试最小化差异的总和？这个总和也应该趋于零。它看起来像这样：

from scipy.optimize import minimize


def diff(x):
    G2, E2 = x
    return (abs(B2 - G2 - E2 - F1 + P2 - G2 - E2 - F2))


B1 = 4
P1 = 6
G1 = 2
E1 = 3
F1 = B1 - G1 - E1
F2 = P1 - G1 - E1
B2 = 5
P2 = 6
res = minimize(diff, x0=(1, 1))

res.x 返回[2.75, 2.75]，得到F3 = -0.5、F4 = 0.5。

【讨论】：