严格限制参数值在范围内

Question

我正在尝试使用scipy中的l_bfgs约束优化方法来优化一个函数。但是，这个优化过程传递给我的函数的值，有些并不在设定的范围内。

我的完整代码如下：

def humpy(aParams):
 aParams = numpy.asarray(aParams)
 print aParams
 ####
 # connect to some other software for simulation
 # data[1] & data[2] are read
 ##### objective function
 val = sum(0.5*(data[1] - data[2])**2)
 print val
 return val

 ####

def approx_fprime():
 ####
 Initial = numpy.asarray([10.0, 15.0, 50.0, 10.0])
 interval = [(5.0, 60000.0),(10.0, 50000.0),(26.0, 100000.0),(8.0, 50000.0)]

 opt = optimize.fmin_l_bfgs(humpy,Initial,fprime=approx_fprime, bounds=interval ,pgtol=1.0000000000001e-05,iprint=1, maxfun=50000)

 print 'optimized parameters',opt[0]
 print 'Optimized function value', opt[1]

####### the end ####

根据初始值（Initial）和范围（interval），opt = optimize.fmin_l_bfgs()会将一些值传递给我的软件进行模拟，但这些传递的值应该在'范围'之内。可实际上并不是这样……看看下面在不同迭代中传递的值：

iter 1  = [ 10.23534209  15.1717302   50.5117245   10.28731118]

iter 2  = [ 10.23534209  15.1717302   50.01160842  10.39018429]

          [ 11.17671043  15.85865102  50.05804208  11.43655591]

          [ 11.17671043  15.85865102  50.05804208  11.43655591]

          [ 11.28847754  15.85865102  50.05804208  11.43655591]

          [ 11.17671043  16.01723753  50.05804208  11.43655591]

          [ 11.17671043  15.85865102  50.5586225   11.43655591]
          ...............
          ...............
          ...............
         [  49.84670071 -4.4139714 62.2536381 23.3155698847]

在这次迭代中，-4.4139714被传递给了我的第二个参数，但这个参数的值应该在(10.0, 50000.0)之间。我不知道-4.4139714是从哪里来的？

我应该在代码的哪个地方进行修改，以确保传递的值在设定的范围内？

Answer 1

你是在问怎么做类似这样的事情吗？

def humpy(aParams):
  aParams = numpy.asarray(aParams)
  x = aParams[0]
  y = aParams[1]
  z = aParams[2]
  u = aParams[3]
  v = aParams[4]
  assert 2 <= x <= 50000
  assert 1 <= y <= 35000
  assert 1 <= z <= 45000
  assert 2 <= u <= 50000
  assert 2 <= v <= 60000
  val=100.0*((y-x**2.0)^2.0+(z-y**2.0)^2.0+(u-z**2.0)^2.0+(v-u**2.0)^2.0)+(1-x)^2.0+(1-y)^2.0+(1-z)^2.0+(1-u)^2.0
  return val

Answer 2

你在对浮点数使用按位异或运算符（^），这其实是没什么意义的，所以我觉得你遇到问题的代码可能不是这个。不过，我把^改成了**，我猜这才是你想要的，结果没有问题。改了之后代码运行得很好。参数的限制正好是按照定义来的。

这是在Python 2.5版本下的情况。