使用LMFIT拟合曲线，限制参数之和

Question

我创建了一种曲线拟合算法，该算法有效，直到一个点。
我有六个参数：a，b，c，d，e，f。
每个参数可以在0到100之间，但具有约束（a+b+c+d+e+f）＆lt; = 100
无论如何要这样做？

params.add('a', value=1, min=0, max = 100, vary=True)
params.add('b', value=1, min=0, max = 100, vary=True)
params.add('c', value=1, min=0, max = 100, vary=True)
params.add('d', value=1, min=0, max = 100, vary=True)
params.add('e', value=1, min=0, max = 100, vary=True)
params.add('f', value=1, min=0, max = 100, vary=True)

我确实找到了一个，可能不是很优雅，解决方案。
在我试图求解的功能中，我检查A+B ...+F的总和是否大于100。如果是，我将其重置为随机数的系数，从而迫使该算法找到另一个解决方案。

def myfunc(a, b, c, d, e, f):
    sum = a+b+c+d+e+f
    if sum>100:
        a = np.random.randint(low=0, high=10)
        b = np.random.randint(low=0, high=10)
        c = np.random.randint(low=0, high=10)
        d = np.random.randint(low=0, high=10)
        e = np.random.randint(low=0, high=10)
        f = np.random.randint(low=0, high=10)
Rest of function

Answer 1

考虑（A+B+C+D+E+F）＆LT; = 100可以写为

f = 100-（A+B+C+C+D+E） - Epsilon

带有epsilon＆gt; = 0。现在，将其与Epsilon一起用作变量和F，从中得出：

params.add('a', value=1, min=0, max = 100, vary=True)
params.add('b', value=1, min=0, max = 100, vary=True)
params.add('c', value=1, min=0, max = 100, vary=True)
params.add('d', value=1, min=0, max = 100, vary=True)
params.add('e', value=1, min=0, max = 100, vary=True)
params.add('epsilon', value=1, min=0, vary=True)
params.add('f', expr='100-a-b-c-d-e-epsilon')

您仍然有6个变量，但是现在f并不独立于epsilon。