DistanceCostFunction

 
DistanceCostFunction = class DistanceCostFunction(ErrorDistribution)
    DistanceCostFunction(copy=None)
 
To calculate a distance based cost function
 
For one observation with n counts it holds
 
    f( d ) = exp( -SUM( d / s ) )
 
where d are the distances and s is the scale
 
The function is mostly used to calculate the likelihood L of
traveling-salesman-like problems
 
Author       Do Kester.
 
 
Method resolution order:
DistanceCostFunction
ErrorDistribution
builtins.object

Constructor:
DistanceCostFunction( copy=None )
Constructor.
 
Parameters
----------
copy : DistanceCostFunction
    distribution to be copied.
Methods defined here:
acceptWeight()
True if the distribution accepts weights.
Always false for this distribution.
copy()
Return copy of this.
logLdata( problem, allpars )
Return the individual distances (multiplied by the weights).
 
Parameters
----------
problem : Problem
    to be solved
allpars : array_like
    list of all parameters in the problem
logLikelihood_alt( problem, allpars )
Return the negative sum of the distances.
 
Parameters
----------
problem : Problem
    to be solved
allpars : array_like
    list of all parameters in the problem
partialLogL( model, param, fitIndex )
Does not work for this class
 
Parameters
----------
model : Model
    model to calculate mock data
param : array_like
    parameters of the model
fitIndex : array_like
    indices of the params to be fitted

Methods inherited from ErrorDistribution: