带有约束的python中的Levenberg-Marquardt

Question

在python中，有没有什么好方法可以将约束添加到levenberg-marquadt例程中？到目前为止，我发现的主要是将错误函数更改为类似于

def errorfunction(params, PSD_data, bins):
if (params[0] < 0) or (params[1] < 0) or (params[2] < 0):
    return (PSD_data - PSD_fit(params, bins))*1000
else:
    return PSD_data - PSD_fit(params, bins)

但即使这样，也有可能得到错误的结果，例如。参数为负！有什么建议吗？

Answer 1

您可以使用lmfit库来实现这一点：

http://cars9.uchicago.edu/software/python/lmfit/

它支持约束，并且构建在scipy之上。