如果要加入bounds(变量的区间),方法必须选L-BFGS-B、TNC、SLSQP中的一种 如果要加入constraint(变量的约束),方法必须选COBYLA、SLSQP、trust_constr中的一种。 所以综上来看,对于带约束的优化问题,选SLSQP是最好的。当然如果你的优化函数比较特殊,需要考虑适用性的话,就需要具体分析了。 bounds的设定比较简单,每个...
方法名称为Trust-Region Constrained Algorithm信赖域约束算法, 该方法需要用用约束模块定义线性和非线性约束。线性约束与linprog中约束定义类似,而非线性约束需要定义jacobian矩阵和hessian矩阵。 该方法对应参数: AI检测代码解析 scipy.optimize.minimize(fun, x0, args=(), method='trust-constr', hess=None, hessp=...
args: 传递给目标函数的额外参数。 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...
hess:计算 Hessian 矩阵的方法。仅适用于 Newton-CG、dogleg、trust-ncg、trust-krylov、trust-exact 和 trust-constr。如果是可调用的,它应该返回 Hessian 矩阵: hess(x, *args) -> {LinearOperator, spmatrix, array},形状为 (n, n) 其中 x 是形状为 (n,) 的 ndarray,args 是包含固定参数的元组。也可...
**jac: ** 可选项,梯度计算方法。可以以函数形式表示,或选择 '2-point', '3-point', 'cs'。该选项只能用于 CG, BFGS, Newton-CG, L-BFGS-B, TNC, SLSQP, dogleg, trust-ncg, trust-krylov, trust-exact 和 trust-constr 算法。 **hess: ** 可选项,Hessian 矩阵计算方法。可以以函数形式表示,或选...
trust-constr 信赖域算法 无 可选 可选 可选 中大 Newton-CG 牛顿共轭梯度法 必须 可选 无 无 大 dogleg 信赖域狗腿法 必须 可选 无 无 中大 trust-ncg 牛顿共轭梯度信赖域法 必须 可选 无 无 大 trust-exact 高精度信赖域法 必须 可选 无 无 大 trust-krylov 子空间迭代信赖域法 必须 可选 无 无...
在trust-constr中,可选两种不同约束函数 在COBYLA,SLSQP中,有多种选项 测试 接下来,可以找一个函数测试一下 from scipy.optimize import minimize import numpy as np def test(xs): _sum = 0.0 for i in range(len(xs)): _sum = _sum + np.cos((xs[i]*i)/5)*(i+1) ...
#'trust-constr'#'dogleg'#'trust-ncg'#'trust-exact'#'trust-krylov'#'Nelder-Mead'#'Powell'#'CG'#'BFGS'#'Newton-CG'#'L-BFGS-B'#'TNC' 限制条件的写法: 需要封装在字典里,多个限制条件可以把字典放在元组中, 需要指定条件类型,目前我已知的有等“eq”和不等”ineq”两种 ...
需要注意的是,限定区间的求极值,只能用以下方法:L-BFGS-B,TNC,SLSQPtrust-constr 多约束条件最小化 importscipy.optimizeasoptfun=lambdax:(x[0]-1)**2+(x[1]-2.5)**2cons=({'type':'ineq','fun':lambdax:x[0]-2*x[1]+2},{'type':'ineq','fun':lambdax:-x[0]-2*x[1]+6},{'type...
jac {callable, ‘2-point’, ‘3-point’, ‘cs’, bool}, optional 梯度向量的计算方法。只适用于 CG,BFGS,Newton-CG,L-BFGS-B,TNC,SLSQP,dogleg,trust-ncg,trust-krylov,trust-fine 和 trust-Constr。如果它是可调用的,那么它应该是一个返回梯度向量的函数 ...