使用 Python 和 SciPy 优化吸引子公式，更新商品价格以达成目标值

本文介绍如何使用 Python 和 SciPy 库优化吸引子公式，并根据计算出的最优参数更新商品价格，以达成目标值。

1. 读取数据

首先，使用 pandas 库读取包含会员信息和商品信息的 Excel 文件。

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 读取数据
data = pd.read_excel(r'D:\pythonProject3\会员信息\附件二：会员信息数据.xlsx')

2. 定义距离计算函数

定义一个函数 calculate_distance，用于计算会员和商品之间的距离。距离计算方式为经度差和纬度差的平方和再开方。

# 定义距离计算函数
def calculate_distance(x1, y1, x2, y2):
    return np.sqrt((x1 - x2)**2 + (y1 - y2)**2)

3. 定义目标函数

定义一个目标函数 objective_function，用于计算吸引子公式中参数 k 和 n 的值。目标函数的目标是找到一组 k 和 n 的值，使得公式计算出的吸引子值满足条件：‘success’ 中最小值大于‘failure’ 中最大值。

# 定义目标函数
def objective_function(params, data):
    k = params[0]
    n = params[1]
    success = []
    failure = []
    for i in range(len(data)):
        # 计算距离
        r = calculate_distance(data.loc[i, '商品GPS纬度'], data.loc[i, '商品GPS经度'], data.loc[i, '会员GPS纬度'], data.loc[i, '会员GPS经度'])
        # 计算y
        q1 = data.loc[i, '任务标价']
        q2 = data.loc[i, '预订任务限额']
        y = (k * q1 * q2) / (r ** n)
        # 存储y
        if data.loc[i, '任务执行情况'] == 0:
            success.append(y)
        else:
            failure.append(y)
    # 返回差值
    return max(failure) - min(success)

4. 使用 SciPy 优化目标函数

使用 SciPy 库中的 minimize 函数优化目标函数，找到最优参数 k 和 n 的值。

# 设置初始参数值
initial_params = [1, 1]

# 最小化目标函数
result = minimize(objective_function, initial_params, args=(data,), method='Nelder-Mead')

# 输出结果
k = result.x[0]
n = result.x[1]
print(f"最优解：k = {k}, n = {n}")
print(f"最优解对应的目标函数值：{result.fun}")
print(f'吸引子公式为：y=({k})*q1*q2/(r**({n}))')

5. 更新商品价格

根据计算出的最优参数 k 和 n 更新商品的价格，以满足目标值。

# 更新商品标价
data['任务标价'] = (7.015550604039095e-10) * data['任务标价'] * data['预订任务限额'] / (data['商品GPS纬度'] - data['会员GPS纬度']) ** (-0.8175303856241526)

# 保存更新后的数据
data.to_excel(r'D:\pythonProject3\会员信息\附件二：会员信息数据（带价格）.xlsx', index=False)

完整代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 读取数据
data = pd.read_excel(r'D:\pythonProject3\会员信息\附件二：会员信息数据.xlsx')

# 定义距离计算函数
def calculate_distance(x1, y1, x2, y2):
    return np.sqrt((x1 - x2)**2 + (y1 - y2)**2)

# 定义目标函数
def objective_function(params, data):
    k = params[0]
    n = params[1]
    success = []
    failure = []
    for i in range(len(data)):
        # 计算距离
        r = calculate_distance(data.loc[i, '商品GPS纬度'], data.loc[i, '商品GPS经度'], data.loc[i, '会员GPS纬度'], data.loc[i, '会员GPS经度'])
        # 计算y
        q1 = data.loc[i, '任务标价']
        q2 = data.loc[i, '预订任务限额']
        y = (k * q1 * q2) / (r ** n)
        # 存储y
        if data.loc[i, '任务执行情况'] == 0:
            success.append(y)
        else:
            failure.append(y)
    # 返回差值
    return max(failure) - min(success)

# 设置初始参数值
initial_params = [1, 1]

# 最小化目标函数
result = minimize(objective_function, initial_params, args=(data,), method='Nelder-Mead')

# 输出结果
k = result.x[0]
n = result.x[1]
print(f"最优解：k = {k}, n = {n}")
print(f"最优解对应的目标函数值：{result.fun}")
print(f'吸引子公式为：y=({k})*q1*q2/(r**({n}))')

# 更新商品标价
data['任务标价'] = (7.015550604039095e-10) * data['任务标价'] * data['预订任务限额'] / (data['商品GPS纬度'] - data['会员GPS纬度']) ** (-0.8175303856241526)

# 保存更新后的数据
data.to_excel(r'D:\pythonProject3\会员信息\附件二：会员信息数据（带价格）.xlsx', index=False)

注意：

代码中的路径需要根据实际情况进行修改。
代码中的目标值 6.804730833921516e-06 需要根据实际情况进行调整。
代码中的 (7.015550604039095e-10) (-0.8175303856241526) 需要根据计算出的最优参数 k 和 n 进行调整。

通过以上步骤，您可以使用 Python 和 SciPy 库优化吸引子公式，并根据计算出的最优参数更新商品价格，以达成目标值。