Оптимизация функции через scipy.optimize.minimize

@Sidnik · Регистрация: 28.03.2014

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Добрый день!

Начинаю осваивать язык. Помогите, пожалуйста, разобраться с оптимизацией в SciFy. На простых примерах все естественно понятно и работает прекрасно, однако у меня сложная формула с условиями (возможно не оптимально записал).

Суть в том, что сначала из файла .csv считываются данные в массивы (в простом варианте 2 ряда). Из этих двух рядов необходимо составить один (соответственно функция зависит от доли каждого ряда в общем). Общий ряд должен быть оптимизирован на основе коэффициента, представленного формулой, т.е. необходимо найти доли при которых этот коэффициент минимален.

Сам файл во вложении, код ниже.

Заранее спасибо

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
 
 
filename = "D:\port.csv"
portfolio = []
temps = []
 
for line in open(filename):
        fields = line.split(",")
        name = fields[0]
        price1 = float(fields[1])
        price2 = float(fields[2])
        price3 = float(fields[3])
        price4 = float(fields[4])
        price5 = float(fields[5])
        stock = (name, price1, price2,price3,price4,price5)
 
        t0 = price1 / price1
        t1 = price2 / price1 - 1
        t2 = price3 / price1 - 1
        t3 = price4 / price1 - 1
        t4 = price5 / price1 - 1
 
        portfolio.append(stock)
 
        tt = (t0,t1, t2, t3, t4)
        temps.append(tt)
 
 
investment = 100000
 
def sortino(x1, x2):
    a = investment * (temps[0][0] * x1 + temps[1][0] * x2)
    b = investment * (temps[0][1] * x1 + temps[1][1] * x2)
    c = investment * (temps[0][2] * x1 + temps[1][2] * x2)
    d = investment * (temps[0][3] * x1 + temps[1][3] * x2)
    e = investment * (temps[0][4] * x1 + temps[1][4] * x2)
 
    mar = 0.05
 
    q1 = (b / a - 1) - mar
    q2 = (c / b - 1) - mar
    q3 = (d / c - 1) - mar
    q4 = (e / d - 1) - mar
 
    porttemp = []
    qq = (q1, q2, q3, q4)
    porttemp.append(qq)
 
 
 
    negative = 0
 
    if porttemp[0][0] < mar:
        negative = + (porttemp[0][0])**2
    if porttemp[0][1] < 0.0:
        negative = + (porttemp[0][1])**2
    if porttemp[0][2] < 0.0:
        negative = + (porttemp[0][2])**2
    if porttemp[0][3] < 0.0:
        negative = + (porttemp[0][3])**2
 
    profit = e / a
    n = 4
 
    a=(profit - mar*n)
    b=((negative / n) ** (0.5))
    sortin = a / b
 
    return sortin
 
s = sortino(0.3, 0.7)
print s
x0 = (0.4, 0.6)
res = minimize(sortino, x0, method='SLSQP', bounds = ((0, 1), (0, 1)))
print res

@Sidnik · 29.03.2014, 20:06 **[ТС]**

Можно закрывать, решение найдено

@Zarex · 29.03.2014, 20:18

Sidnik, так вы бы написали какое именно решение было найдено. Может в будущем кому и пригодилось бы.

@Sidnik · 29.03.2014, 21:38 **[ТС]**

Zarex,
суть в переопределении функции, то что я написал - это функция от 2 переменных.
необходимо написать новую функцию от одной переменной, которая будет ссылаться на уже написанную. Так как параметр оптимизации х0 - это одна переменная, но она может быть представлена списком

Например,

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
def fun1(x, y)
   return 2*x**2+3*y**2
 
def fun2(x)
   return fun1(*x)
 
x0 = (0.5, 0.5)
res = minimize(fun2, x0, method='SLSQP', bounds = ((0, 1), (0, 1)))
print res

И все заработает, так как fun2 - функция от одной переменной, которая является списком переменных fun1

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
http://iceja.net/ математические сервисы iceja 20.01.2026 Обновила свой сайт http:/ / iceja. net/ , приделала Fast Fourier Transform экстраполяцию сигналов. Однако предсказывает далеко не каждый сигнал (см ограничения http:/ / iceja. net/ fourier/ docs ). Также. . .	http://iceja.net/ сервер решения полиномов iceja 18.01.2026 Выкатила http:/ / iceja. net/ сервер решения полиномов (находит действительные корни полиномов методом Штурма). На сайте документация по API, но скажу прямо VPS слабенький и 200 000 полиномов. . .	Расчёт переходных процессов в цепи постоянного тока igorrr37 16.01.2026 / * Дана цепь постоянного тока с R, L, C, k(ключ), U, E, J. Программа составляет систему уравнений по 1 и 2 законам Кирхгофа, решает её и находит переходные токи и напряжения на элементах схемы. . . .	Восстановить юзерскрипты Greasemonkey из бэкапа браузера damix 15.01.2026 Если восстановить из бэкапа профиль Firefox после переустановки винды, то список юзерскриптов в Greasemonkey будет пустым. Но восстановить их можно так. Для этого понадобится консольная утилита. . .
Сукцессия микоризы: основная теория в виде двух уравнений. anaschu 11.01.2026 https:/ / rutube. ru/ video/ 7a537f578d808e67a3c6fd818a44a5c4/	WordPad для Windows 11 Jel 10.01.2026 WordPad для Windows 11 — это приложение, которое восстанавливает классический текстовый редактор WordPad в операционной системе Windows 11. После того как Microsoft исключила WordPad из. . .	Classic Notepad for Windows 11 Jel 10.01.2026 Old Classic Notepad for Windows 11 Приложение для Windows 11, позволяющее пользователям вернуть классическую версию текстового редактора «Блокнот» из Windows 10. Программа предоставляет более. . .	Почему дизайн решает? Neotwalker 09.01.2026 В современном мире, где конкуренция за внимание потребителя достигла пика, дизайн становится мощным инструментом для успеха бренда. Это не просто красивый внешний вид продукта или сайта — это. . .

@Sidnik 0 / 0 / 0 Регистрация: 28.03.2014 Сообщений: 6
	29.03.2014, 20:06 [ТС]
	Можно закрывать, решение найдено 0

@Zarex 55 / 55 / 16 Регистрация: 25.03.2013 Сообщений: 178
	29.03.2014, 20:18
	Sidnik, так вы бы написали какое именно решение было найдено. Может в будущем кому и пригодилось бы. 0