<div>Thanks Nils, <br>&nbsp;</div>
<div>yes, fmin_cobyla&nbsp; can handle the general constraints, however I also still don't know how to </div>
<div>write the constraints: &quot;a list of callable function&quot; cons</div>
<div>and there&nbsp;are no examples in this optimize module!, I also appreciate any helps from any of you.</div>
<div>&nbsp;</div>
<div>for&nbsp;fmin_l_bfgs_b, see examples in this module, I have run this module without difficulty including</div>
<div>lower and upper boundary for each design variables to solve my problems.</div>
<div>&nbsp;</div>
<div>Xiaojian</div>
<div>&nbsp;</div>
<div>&nbsp;</div>
<div>&nbsp;</div>
<div>&nbsp;</div>
<div>&nbsp;</div>
<div><span class="gmail_quote">On 9/15/06, <b class="gmail_sendername">Nils Wagner</b> &lt;<a href="mailto:nwagner@iam.uni-stuttgart.de">nwagner@iam.uni-stuttgart.de</a>&gt; wrote:</span>
<blockquote class="gmail_quote" style="PADDING-LEFT: 1ex; MARGIN: 0px 0px 0px 0.8ex; BORDER-LEFT: #ccc 1px solid">Nils Wagner wrote:<br>&gt; Hi all,<br>&gt;<br>&gt; I would like to solve a constrained optimization problem with scipy.
<br>&gt; As far as I understand it there exists two possible functions for my<br>&gt; problem in scipy - fmin_tnc and fmin_l_bfgs_b.<br>&gt;<br>&gt; The problem is given by<br>&gt;<br>&gt; min f(x)<br>&gt;<br>&gt; subjected to
<br>&gt;<br>&gt; \theta_1 \le theta \le theta_2<br>&gt;<br>&gt;&nbsp;&nbsp;and<br>&gt;<br>&gt;&nbsp;&nbsp;r_1 \le r \le r_2<br>&gt;<br>&gt; where x is a vector \in \mathds{R}^{2n+1}.<br>&gt;<br>&gt; theta is the last entry in x.<br>&gt;<br>&gt; r = \| x[:2*n] \| = 
linalg.norm(x[:2*n])<br>&gt;<br>&gt;<br>&gt; How do I specify the bounds for my problem ? I mean<br>&gt; it's easy to define the bounds for the l a s t parameter (\theta) but<br>&gt; I am at a loss how to formulate<br>&gt; the bounds for x[0],...,x[2n-1] s e p a r a t e l y.
<br>&gt;<br>&gt;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; bounds&nbsp;&nbsp;-- a list of (min, max) pairs for each element in x, defining<br>&gt;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;the bounds on that parameter. Use None for one of min or max<br>&gt;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;when there is no bound in that direction
<br>&gt;<br>&gt; Any hint would be appreciated.<br>&gt;<br>&gt; Nils<br>&gt;<br>&gt; _______________________________________________<br>&gt; SciPy-user mailing list<br>&gt; <a href="mailto:SciPy-user@scipy.org">SciPy-user@scipy.org
</a><br>&gt; <a href="http://projects.scipy.org/mailman/listinfo/scipy-user">http://projects.scipy.org/mailman/listinfo/scipy-user</a><br>&gt;<br>Sorry for replying to myself.<br><br>I guess I can use fmin_cobyla with the following constraints
<br><br>cons1= x[-1]-\theta_1<br>cons2=\theta_2-x[-1]<br>cons3=linalg.norm(x[:2*n])-r_1<br>cons4=r_2-linalg.norm(x[:2*n])<br><br>Is that correct ? Is there a better way to implement the problem ?<br><br>Nils<br><br><br>_______________________________________________
<br>SciPy-user mailing list<br><a href="mailto:SciPy-user@scipy.org">SciPy-user@scipy.org</a><br><a href="http://projects.scipy.org/mailman/listinfo/scipy-user">http://projects.scipy.org/mailman/listinfo/scipy-user</a><br>
</blockquote></div><br>