Scipy optimize.minimize 具有 2 个实变量和 1 个参数的复杂函数

Question

我正在寻找最小化具有 2 个变量和 1 个常量的非线性复杂函数。我发现了一个关于如何最小化复杂函数的问题，我认为它可行（？）我还没有尝试过，因为我想首先解决多变量单参数问题。

例如一个超级简单的实函数：

def function(param):
    x, y, a = param
    return(x**2 + y**2 + a*x)

我可以对 3 个参数进行最小化，但不能对 2 个变量 1 个常量进行最小化。如果我这样做

minimize(function, [2,4,5])

它工作正常。

我发现这个问题是有人问我类似的问题，但答案对我不起作用，答案是：

def function(x, y, a):
    return(x**2 + y**2 + a*x)
minimize(function, 2, 4 args=5)

但这给了我错误，即使只是以这种方式用 3 最小化 minimize(function, 2, 4, 5) 也会给我很多错误行，这样 minimize(function, (2,4,5)) 就是 >missing 2 required positional arguments: 'y' and 'a'. .

接下来对于复杂的事情，在答案中我看到它说将函数分成 2 个实函数，用最小化解决它们，然后将两个结果融合为一个。但我不确定我是否理解，所以如果有人可以在那里帮助我。该函数是一个复函数（实部和虚部）但输入（2 个变量 1 个常量）是实数。

也许有一个包可以做到这一点？

Answer 1

您可以通过将要在最小化过程中改变的参数与其他参数分开来实现。类似于：

from scipy.optimize import minimize

def function(t, a):
    x, y = t
    return(x**2 + y**2 + a*x)

res = minimize(function, (2, 4), args=5)

如果您不想更改函数签名和内部结构，您可以使用包装器：

from scipy.optimize import minimize

def function(x, y, a):
    return(x**2 + y**2 + a*x)

def wrapper(f, a):
    def newfunc(t):
        return f(*t, a)
    return newfunc

res = minimize(wrapper(function, 5), (2, 4))

Scipy optimize.minimize 具有 2 个实变量和 1 个参数的复杂函数

Scipy optimize.minimize a complex function with 2 real variables and 1 argument

python-3.x

scipy

complex-numbers

scipy-optimize

scipy-optimize-minimize