method: 使用的优化算法。常用的有 'BFGS'(拟牛顿法),'Nelder-Mead'(单纯形法),'L-BFGS-B'(有界优化),'trust-constr'(约束优化)等。 jac: 目标函数的梯度(可选)。如果目标函数有显式的梯度,可以传递给这个参数。 constraints: 约束条件(可选)。可以传递字典或者列表来表示等式或不等式约束。 options: 其他...
x0, method='L-BFGS-B', bounds=bounds, callback=callback) # Plot the optimization progress...
minimize方法中的method参数是一个选择优化算法的关键。SciPy库提供了许多不同的方法,每种方法适用于特定类型的问题和函数。下面是一些常用的方法及其适用情况: 1. Nelder-Mead:适用于小规模问题,不需要任何梯度信息; 2. Powell:适用于目标函数不平滑的问题; 3. CG:适用于目标函数是二次型的问题; 4. BFGS:适用...
method: str 或可调用,可选 求解器的类型。应该是其中之一 ‘Nelder-Mead’ (see here) ‘Powell’ (see here) ‘CG’ (see here) ‘BFGS’ (see here) ‘Newton-CG’ (see here) ‘L-BFGS-B’ (see here) ‘TNC’ (see here) ‘COBYLA’ (see here) ‘SLSQP’ (see here) ‘trust-constr’...
要获取有关方法部署顺序的更多详细信息,您应该查看scipy-optimize-minimize-source-code-line-480。从源代码来看,顺序如下: ifmethodisNone:# Select automaticallyifconstraints: method ='SLSQP'elifboundsisnotNone: method ='L-BFGS-B'else: method ='BFGS'...
方法(method):指定优化算法的名称,常用的方法有'Nelder-Mead'、'BFGS'、'L-BFGS-B'等。 约束条件(constraints):可选参数,用于定义优化问题的约束条件。 其他参数:可以根据具体需求提供其他参数,如最大迭代次数、容差等。 Optimize.minimize函数的返回值是一个OptimizeResult对象,其中包含了优化结果的各种信息,如最优...
问minimize.optimize与PyTorch LBFGS之比较ENTensorFlow和PyTorch是两个最受欢迎的开源深度学习框架，这两个...
opt = minimize(f, x0, method='BFGS') # 输出结果 print("最优解:", opt.x) print("最优值:", opt.fun) print("收敛信息:", opt.message) ``` 在这个示例中,我们定义了一个简单的二次函数`f(x)`,然后使用BFGS算法来最小化该函数。初始参数值设置为`[1, 1]`。优化结果将输出最优解、最优...
接下来是method参数,它是优化算法的名称。minimize函数支持多种优化算法,包括BFGS、L-BFGS-B、TNC等。默认情况下,minimize函数使用BFGS算法。如果我们想使用其他算法,可以将method参数设置为相应的算法名称。例如,如果我们想使用TNC算法,可以这样做: res = minimize(f, [0, 0], method='TNC') print(res.x) 这...
-'L-BFGS-B'(带边界条件的拟牛顿法)-'CG'(共轭梯度法)-'TNC'(有限差分近似牛顿法)-'SLSQP'(顺序二次规划法)- 如果不指定 method,默认将使用 'BFGS' 算法。 jac: 目标函数的梯度信息。如果梯度已知,可以提供给 jac 参数。它可以是一个布尔值或函数: -True:表示 fun 返回的同时包含目标函数值和梯度信息...