Python 如何正确设置带约束和多重优化的scipy.OPTIME最小化？

我是Python新手，在scipy.optimize的最小化部分遇到了一些问题。我已经建立了一个简单的例子来说明我正在尝试做什么。我的目标是确定最低采购量的项目，也尽量减少库存

我购买的所有东西都分为两个产品-25%进入产品A，75%进入产品B。产品A的一个单元大小为100，而产品B的单元大小为300。我的最低购买量为100，最高购买量为2000

下面的代码是我的目标函数的设置

import math
from scipy.optimize import minimize

unitsize =  [100, 300]
proportion = [0.25, 0.75]
minpurchase = 100
maxpurchase = 2000

def stock (purchase):
    test = []
    for i in xrange(len(unitsize)):    
        product_purchase = purchase * proportion[i]
        units = math.floor(product_purchase / unitsize[i])
        y = product_purchase - (units * unitsize[i])
        test.append(y)
        z = sum(test)
    return z

我已经测试了stock函数，它似乎按预期工作。例如，当我调用stock（500）、stock（400）和stock（300）时，它分别正确地返回100、0和300

然后，我尝试按照下面的步骤实现最小化，并根据最小和最大购买金额进行约束

< P>但是，当我用一个初始猜测为零开始时，它会返回100的结果，我认为这个结果是错误的，因为它会导致100个库存，而没有完整的单位。例如，我预计结果为400（库存为零）。同样的问题也会发生，例如，当初始猜测为100时

cons = ({'type': 'ineq', 'fun': lambda x:  x[0] - minpurchase},
        {'type': 'ineq', 'fun': lambda x:  x[0] + maxpurchase}
        )


print minimize(lambda x: stock(x[0]), [0],
                   method='COBYLA',
                   constraints = cons,
                   options={'maxiter':10000})
  status: 1
    nfev: 106
   maxcv: -0.0
 success: True
     fun: 100.0
       x: array([ 100.])
 message: 'Optimization terminated successfully.'

当我以500的初始猜测开始时，返回的结果在400是正确的。然而，当例如从1900开始时，它也返回1600作为结果，因为在该点上库存也为零

两个问题：

有没有一种方法可以让它在初始猜测为0的情况下工作

在本例中，解决方案空间中有多个optima（40080012001602000）。是否可以设置优化，以便找到整个优化向量，然后返回最低的项（即400）

在尝试解决问题2时，我考虑过将testvalue数组传递到初始猜测中，如下所示，但它返回“IndexError:数组的索引太多”

知道我做错了什么吗

testvalues = [1000,2000]

for j in range(len(testvalues)):
    print minimize(lambda x: stock(x[0]), testvalues[j],
                       method='COBYLA',
                       constraints = cons,
                       options={'maxiter':10000})

[...]
IndexError: too many indices for array

---

非常感谢任何帮助和指点，我整天都在努力让它工作。

这个错误是因为COBYLA方法不处理边界。只有BFGS、L-BFGS-B和SLSQP方法可以。见：

---

您的第二个条件是

x[0]+maxpurchase>=0

，它不限制最大购买量。此外，对于简单边界，使用

bounds

参数可能比使用

约束更有效。谢谢你的评论-我想我没有正确理解如何设置约束。你能帮我理解怎么正确地写吗？我已经研究了边界，但是我得到了这个错误“RuntimeWarning:Method COBYLA无法处理边界”