不能最小化功能，不知道还能做什么

Question

我只想最小化一个简单的功能，我看过的每个例子都没有让我到任何地方

import math
import numpy as np 
import sympy as sp
from scipy.optimize import minimize
import scipy.optimize as optimize

R=1.5
k_1=2
a=1
n=a
alpha=0.25
beta=0.5
delta=0.9

def f_gob(x, y, z):
    c_1=((1/x-y/x)+R*k_1)/(1+delta*(1+alpha)) 
    c_2=delta*x*(((1/x-y/x)+R*k_1)/(1+delta*(1+alpha))) 
    l=n-(alpha*(delta*x*(((1/x-y/x)+R*k_1)/((1+delta*(1+alpha))))))/(1-y) 
    return -1*(math.log(c_1)+delta*(math.log(c_2)+alpha*math.log(n-l)+beta*math.log(z)))

f_gob(0.9996,0.332,0.7765)

x0 = [0.8,0.2,0.6]

res =  minimize(f_gob, x0)

不能最小化我的功能

Answer 1

更好的是：

def f_gob(a):
    x = a[0]
    y = a[1]
    z = a[2]
    c_1= ((1/x-y/x)+R*k_1)/(1+delta*(1+alpha)) 
    c_2=delta*x*c_1 
    l=n-(alpha*c_2)/(1-y) 
    return -1*(math.log(c_1)+delta*(math.log(c_2)+alpha*math.log(n-l)+beta*math.log(z)))

f_gob([0.9996,0.332,0.7765])

主要问题是三个决策变量x,y,z的当前水平作为单个数组传递，我称之为a。我只是打开个别成员的包装，以保持与您拥有的东西接近。将事物作为一个数组传递是有道理的，特别是如果你想允许大量的变量（比如几百个）。

有关详细信息，请参阅documentation：第三句解释了要调用的函数的格式。另请查看示例。