Scipy 最小化 - 无法最小化 objective 函数

Question

我正在尝试优化函数以使用 scipy 最小化找到 rev_tot 的最大值。这里 obj_data 是概率列表，prem 是常数，inc 可以取任何实数值。以下是我为 objective 函数编写的代码：

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

def objective(x,*args):

    prem = args[0]
    prob = args[1]
    inc = x[0]


    rev_tot = 0
    rev = 0
    del_p = 0.2*(1-np.exp(-2*(1-np.exp(-inc/400))))
    for i in range(len(prob)):
        rev = (prob[i]*(1+del_p)*prem) - inc
        rev_tot = rev_tot + rev
    return 1/rev_tot


prem = 3300
par = [0.9,0.1,0.5,0.4]
x0 = np.array([3]) # initial guess
solve = minimize(objective,x0,args=(prem,par),method='SLSQP')
solve.x

我想找到使 1/rev_tot 最小化（从而使 rev_tot 最大化）的 inc 值。当我打电话时：

minimize(objective,x0,args=(prem,par),method='SLSQP')

函数运行，但solve.x显示初始值没有变化。我无法弄清楚为什么没有进行最小化。

Answer 1

您的问题是，由于您的 return 1/rev_tot，求解器必须处理极小的数字。因此，x 轴上的变化没有很好地反映在 y 值的变化中，求解器估计它已经收敛：

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

def objective(x,*args):

    prem = args[0]
    prob = args[1]
    inc = x[0]

    rev_tot = 0
    rev = 0
    del_p = 0.2*(1-np.exp(-2*(1-np.exp(-inc/400))))
    for i in range(len(prob)):
        rev = (prob[i]*(1+del_p)*prem) - inc
        rev_tot = rev_tot + rev
    return 1/rev_tot

prem = 3300
par = [0.9,0.1,0.5,0.4]
x0 = np.array([2]) # initial guess
solve = minimize(objective,x0,args=(prem,par),method='SLSQP')
x_min = solve.x
print(x_min)
#plot your function to visualize the outcome
x_func = np.linspace(1, 100, 1000)
y_func = []
for item in x_func:
    y_func.append((objective(np.asarray([item]), prem, par)))

y_min = objective(np.asarray([x_min]), prem, par)

plt.plot(x_func, y_func)
plt.plot(x_min, y_min, "ro")
plt.show()

输出：

[2.]

解决方案 1)
Different solvers manage certain problems better than others. 将求解器更改为 "Nelder-Mead"。输出：

[63.07910156]

解决方案 2)
使用求解器 "SLSQP" 的 return 1000000/rev_tot 扩大你的 return 值。输出：

[63.07110511]

Scipy 最小化 - 无法最小化 objective 函数

Scipy Minimize - Unable to minimize objective function

python

optimization

minimize

scipy