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python-3.x - 使用 SciPy 的多变量函数局部最小值

问题描述

考虑函数：

def f(x,y):
    return x + 3*exp(y**2)

我想知道，是否可以使用 SciPy.optimize.minimize

找到说[0,1]（单位间隔）的最小值（对于x和y）？

这是我的尝试：

bound = (0,1)
bds = [bound,bound]
x_0 = [0,0] (initial guess)

因此，

scipy.optimize.minimize(f,x_0,method='SLSQP', \ bounds = bds)

但这行不通。

我不断得到：

“行继续字符后的意外字符” At \ bounds = bnds

请注意，我希望我的 x 和 y 在 [0,1] 上的实数上有所不同

编辑：

def f(x):
    return x[0] + 3*exp(x[1]**2)

bound = (0,1)
bds = [bound,bound]
x_0 = [0,0] (initial guess)


scipy.optimize.minimize(f,x_0,method='SLSQP', bounds = bds)

这个最小化函数是否只查看整数值 0 和 1？还是查看 [0,1] 中的所有实数（单位间隔？）。如果它是第一个，我不确定如何进入第二个我该怎么做？

标签： python-3.xmathematical-optimization

解决方案

您的原始代码不起作用，因为

""行继续字符后的意外字符" At \ bounds = bnds":

告诉您“行继续符”（反斜杠）引起了问题。在那个角色之后你不能有任何东西。在反斜杠后插入换行符，或完全删除反斜杠

一旦你修复它，你会得到一个错误说

TypeError: f() missing 1 required positional argument: 'y'

这是因为minimize想要一个接受一个输入的函数（阅读“参数：文档的有趣部分” ）。该输入可以是一个形状数组(n, )。当你想要一个多元最小化时，所有 n 个变量都进入你的函数的单个参数

回复：“这个最小化函数是只查看整数值 0 和 1？还是查看 [0,1] 中的所有实数（单位间隔？）。如果它是第一个，我不知道如何使它第二。”

如果它只检查边界值，那将是一个非常无用的优化器，你不觉得吗？

这很容易检查！您当前的函数的最小值为[0, 0]，因此这不是测试函数功能的好方法。让我们定义一个具有不同数字的最小值的函数。例如，让我们定义一个具有最小值的函数[0.5, 0.5]

def f(X):
    return abs(X[0] - 0.5) * abs(X[1] - 0.5)

运行您的代码会得到结果：

     fun: 0.0
     jac: array([0., 0.])
 message: 'Optimization terminated successfully.'
    nfev: 8
     nit: 2
    njev: 2
  status: 0
 success: True
       x: array([0.5, 0.5])

这很清楚地显示minimize()了整个区间。

不过，它并没有真正查看区间中的所有实数（这是不可能的，因为在任何区间中都有无限的实数）。相反，它使用您在method参数中指定的优化算法。

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