Scipy最小化一个变量，同时保持某些变量持续不变 - args定义问题

Question

我有一个功能，需要最大程度地减少C_INIT才能使TotalF输出零。问题在于，我在此功能上有一些常数，即ES，f_slong和f_c。对于30种不同的情况，我需要重复整个最小化，这意味着我有30个不同的常数变量和30个不同的C_INIT初始值。然后，我的目的是获取在算法末尾的c_init值。但是，那些不断的变量给了我麻烦。我没有任何不等式（我不确定是否必须定义它），我强烈觉得我的问题是定义 *args的位置和输入，我已经测试了许多不同的方案，但它们都失败了。有人可以帮我吗？这些常数变量应来自它们在每个迭代中的数组列表，并通过最小化函数发送。

def c_neutral_un(c_init, Es, f_slong, f_c):
    eps_s = e_cu_un * (d - c_init) / c_init
    eps_s_prime = e_cu_un * (c_init - d_prime) / c_init
    
    if Es * eps_s > f_slong:
        f_s = f_slong
    else:
        f_s = Es * eps_s
        
    if Es * eps_s_prime > f_slong:
        f_s_prime = f_slong
    else:
        f_s_prime = Es * eps_s_prime
        
    T = As * f_s
    Cs_prime = As_prime * (f_s_prime - alfa1 * f_c)
    Cc_conc = alfa1 * f_c * b * beta1 * c_init
    totalF = Cc_conc + Cs_prime - T
    return totalF
c = []
for i in range(31)
    bnd = ([0, 200])
    x0 = c_init[i]
    Es = Es[i]
    f_slong = f_slong[i]
    f_c = f_c[i]
    res = minimize(c_neutral_un, x0, args=([Es, f_slong, f_c], True) method = "SLSQP", bounds = bnd)
    c.append(res.x)

Answer 1

恒定分配存在错误，例如es = es [i]

def c_neutral_un(c_init, Es, f_slong, f_c):
    eps_s = e_cu_un * (d - c_init) / c_init
    eps_s_prime = e_cu_un * (c_init - d_prime) / c_init

    if Es * eps_s > f_slong:
        f_s = f_slong
    else:
        f_s = Es * eps_s

    if Es * eps_s_prime > f_slong:
        f_s_prime = f_slong
    else:
        f_s_prime = Es * eps_s_prime

    T = As * f_s
    Cs_prime = As_prime * (f_s_prime - alfa1 * f_c)
    Cc_conc = alfa1 * f_c * b * beta1 * c_init
    totalF = Cc_conc + Cs_prime - T
    return totalF


c = []
for i in range(31):
    bnd = ([0, 200])
    x0 = c_init[i]
    Es2 = Es[i]
    f_slong2 = f_slong[i]
    f_c2 = f_c[i]
    res = minimize(c_neutral_un, x0, args=([Es2, f_slong2, f_c2], True),method = "SLSQP", bounds = bnd)
    c.append(res.x)