I am using Constrained Minimize() in JSL and would like to build both the función objetivo and the restricción establecida dinámicamente, based on which variables appear in the objective equation.
En casos simples, puedo codificar todo, por ejemplo:
R_nom = 0.1;
L_nom = 0.5;
S_nom = 48.2;
B_nom = 0.05;
R_eq = 0.1;
L_eq = 0.5;
S_eq = 48.2;
B_eq = 0.05;
R_sd = :sd_R;
L_sd = :sd_L;
S_sd = :sd_S;
B_sd = :sd_B;
bias_const = 1.5;
R_bias = R_sd * bias_const;
L_bias = L_sd * bias_const;
S_bias = S_sd * bias_const;
B_bias = B_sd * bias_const;
minFun = Constrained Minimize(
(16.388 * Pi() * R_nom ^ 2 * L_nom - B_nom) * S_nom,
{R_nom( R_eq - R_Bias, R_eq + R_Bias ), L_nom( L_eq - L_Bias, L_eq + L_Bias ), S_nom( S_eq - S_Bias, S_eq + S_Bias ),
B_nom( B_eq - B_Bias, B_eq + B_Bias )},
<
<TOLERANCE></TOLERANCE>
<P>Sin embargo, la <STRONG data-start="1086" data-end="1118">ecuación podría cambiar dinámicamente</STRONG> , por ejemplo:</P> <CODE class=" language-jsl">R_nom^2 * L_nom // instead of 16.388 * Pi() * R_nom ^ 2 * L_nom - B_nom) * S_nom
In that case, I only want constraints for R_nom and L_nom, not for B_nom or S_nom.
Lo que quiero lograr
-
Define the objective function as an expression (Expr()).
-
Determinar qué variables de entrada se utilizan en la ecuación (he creado una función para esto)
varsUsed = {"R_nom","L_nom"}; //when equation is R_nom^2 * L_nom
-
Construye automáticamente la lista de restricciones sólo para esas variables.
-
Pass the dynamically generated constraint list into Constrained Minimize().
Enfoque actual
Guardo metadatos de parámetros (variable nominal, valor de equilibrio, sesgo) en una matriz asociativa, por ejemplo:
paramInfo = Associative Array();
paramInfo["R_nom"] = {R_nom, R_eq, R_bias};
paramInfo["L_nom"] = {L_nom, L_eq, L_bias};
paramInfo["S_nom"] = {S_nom, S_eq, S_bias};
paramInfo["B_nom"] = {B_nom, B_eq, B_bias};
Donde estoy atrapado
I am having trouble Construir expresiones de restricción válidas dinámicamente in JSL so that they are accepted by Constrained Minimize().
Lo más probable es que necesites una evaluación de expresiones con algo de Name Expr mezclado. Esto podría darte algunas ideas.
Names Default To Here(1);
params = Associative Array();
params["R_nom"] = {R_nom, R_eq, R_bias};
params["L_nom"] = {L_nom, L_eq, L_bias};
params["S_nom"] = {S_nom, S_eq, S_bias};
params["B_nom"] = {B_nom, B_eq, B_bias};
vars = {"R_nom","L_nom"};
l = {};
For Each({var}, vars,
e = Substitute(Expr(nom(eq - bias, eq + bias)),
Expr(nom), Name Expr(params[var][1]),
Expr(eq), Name Expr(params[var][2]),
Expr(bias), Name Expr(params[var][3]),
);
Insert Into(l, Name Expr(e));
);
minFun = EvalExpr(
Constrained Minimize(
(16.388 * Pi() * R_nom ^ 2 * L_nom - B_nom) * S_nom,
Expr(l),
<
<TOLERANCE></TOLERANCE>