如何在lmfit中设置多个参数乘积为固定常数的约束条件

错误根因 #

你遇到的报错由两个问题共同导致：

• 基础语法错误：约束名'mult_constraint"的引号不匹配，左单引号、右双引号的写法不符合Python语法规范
• 表达式参数传入错误：你给expr参数传入了字符串格式的公式，绝大多数参数优化、建模类库要求expr接收参数对象直接运算生成的表达式，或符合库规范的可解析表达式格式，直接传字符串会导致变量找不到，触发NameError

常见库的正确写法示例 #

场景1：lmfit参数拟合库 #

lmfit是常用的带边界约束的参数拟合工具，要求约束表达式的计算结果等于0，两种写法都支持：

from lmfit import Parameters

p = Parameters()
# 先完成A、B、C参数的初始化
p.add('A', value=2, min=0, max=10)
p.add('B', value=1, min=0, max=10)
p.add('C', value=0.5, min=0, max=10)

# 写法1：直接用参数对象运算生成表达式
p.add('mult_constraint', expr = p['A'] * p['B'] * p['C'] - 1)
# 写法2：传入参数名组成的表达式字符串（lmfit原生支持该写法）
p.add('mult_constraint', expr = 'A*B*C - 1')

场景2：Pyomo优化建模库 #

如果是用于数值优化建模的Pyomo库，需要通过规则函数定义约束：

from pyomo.environ import ConcreteModel, Var, Constraint

model = ConcreteModel()
# 初始化带边界的参数变量
model.A = Var(bounds=(0, 10))
model.B = Var(bounds=(0, 10))
model.C = Var(bounds=(0, 10))

# 定义约束规则
def mult_constraint_rule(m):
    return m.A * m.B * m.C == 1
model.mult_constraint = Constraint(rule=mult_constraint_rule)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Waveform