Scipy оптимизировать для цели

Я пытаюсь оптимизировать функцию, чтобы максимально приблизить ее к нулю.

Функция:

def goal_seek_func(x: float) -> float:

    lcos_list_temp = [energy_output[i] * x for i in range(life)]
    npv_lcos_temp = npv(cost_capital, lcos_list_temp)

    total = sum([cost_energy_capacity,
                 cost_power_conversion,
                 balance_of_plant,
                 cost_construction_commissioning,
                 npv_o_m,
                 npv_eol,
                 npv_cost_charging,
                 npv_lcos_temp,
                 ])

    return total

Все переменные, рассчитанные ранее в коде.

Это линейное уравнение, где чем меньше x, тем меньше total.

Я пытаюсь найти значение x, где total максимально близко к 0.

Я пытался использовать:

scipy.optimize.minimize_scalar(goal_seek_func) 

но это явно минимизирует уравнение к -inf. Я прочитал документы, но не вижу, где определить целевой вывод функции. Где я могу определить это, или есть лучший метод?

Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения текстовых сообщений может быть настолько сложным или простым, насколько вы его сделаете. Как и в любом ML-проекте, вы можете выбрать...
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
В этой статье мы расскажем о хитростях и советах по Python, которые должны быть известны разработчику Python.
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Это краткое руководство по установке Apache Cassandra.
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
В одном из недавних постов я рассказал о том, как я использую навыки количественных исследований, которые я совершенствую в рамках программы TPQ...
Создание персонального файлового хранилища
Создание персонального файлового хранилища
Вы когда-нибудь хотели поделиться с кем-то файлом, но он содержал конфиденциальную информацию? Многие думают, что электронная почта безопасна, но это...
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Недавно я столкнулся с интересной бизнес-задачей - визуализацией сбоев в цепочке поставок лекарств, которую могут просматривать врачи и...
0
0
9
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

I am trying to find the value of x where total is as close to 0 as possible.

Тогда вы хотите решить уравнение goal_seek_func(x) = 0 вместо минимизации goal_seek_func(x). См. здесь для объяснения того, почему эти две вещи не совпадают. При этом вы можете легко решить уравнение, минимизировав некоторую векторную норму вашей целевой функции:

res = scipy.optimize.minimize_scalar(lambda x: goal_seek_func(x)**2) 

Если целевое значение res.fun равно нулю, res.x решает ваше уравнение. В противном случае res.x — это как минимум наилучшее возможное значение.

Другие вопросы по теме