Programmiererforum

from scipy.optimize import minimize

results = minimize(objFun, initialVals, method='SLSQP', bounds = bnds, constraints=cons, tol = toler)

print(results)

fun: -868.72033130318198
jac: array([ 0.,  0.,  0., ...,  0.,  0.,  0.])
message: 'Optimization terminated successfully.'
nfev: 1459
nit: 1
njev: 1
status: 0
success: True
x: array([ 0.,  0.,  0., ...,  1.,  1.,  1.])

Ich führe ein eingeschränktes Optimierungsproblem mit etwa 1500 Variablen aus und die Ausführung dauert über 30 Minuten....

Wenn ich die Toleranz auf 1 reduziere Die Minimierung wird in etwa fünf Minuten abgeschlossen sein, aber das scheint keine gute Möglichkeit zu sein, die Dinge zu beschleunigen.

[code]from scipy.optimize import minimize

results = minimize(objFun, initialVals, method='SLSQP', bounds = bnds, constraints=cons, tol = toler)

print(results)

fun: -868.72033130318198
jac: array([ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.])
message: 'Optimization terminated successfully.'
nfev: 1459
nit: 1
njev: 1
status: 0
success: True
x: array([ 0., 0., 0., ..., 1., 1., 1.])
[/code]

Alle Vorschläge wären willkommen.