Réduire au minimum un système d'équations aux contraintes (scipy.optimize.minimize)

Question

Le code suivant:

import numpy as np 
from scipy.optimize import minimize 

def eq(p): 
    s1,s2,s3 = p 
    f1 = 1.1**3/s1*1.1**1+s2*1.1**2+s3*1.1**3 
    f2 = 0.9**1/s1*0.9**1+s2*0.9**2+s3*0.9**3 
    return (f1, f2) 

bnds = ((0, None), (0, None), (0, None)) 
cons = ({ 'type' : 'ineq', 'fun': lambda p: p[0]+[p1]+[p2] - 1}) 


minimize(eq, (0.3,0.3,0.3), bounds=bnds, constraints=cons) 

jette l'erreur

TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'tuple' and 'tuple' 

Je veux minimiser f1 et f2 tels que le s_t > 0 et sum s_t <= 1 , pour t = 1, 2, 3.

Answer 1

minimize(eq, (0.3,0.3,0.3), bounds=bnds, constraints=cons) 

Le deuxième argument devrait être un ndarray et non un tuple. Le tuple d'args vient après la conjecture initiale (x0).

http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.17.0/reference/generated/scipy.optimize.minimize.html

Answer 2

Le second paramètre doit être de type ndarray, essayez d'utiliser

minimize(eq, np.ndarray([0.3,0.3,0.3]), bounds=bnds, constraints=cons)