Scipy 优化最小化缺少 1 个必需的位置参数

Question

我正在努力学习如何使用 scipy.optimize.minimize。我将需要它来处理两个变量的函数，每个变量都有大约一千个项；所以我先想出了一个简单的例子：

from scipy.optimize import minimize

def test_function(x,y):
    return x*(x-1)+y*(y-1)

mins=minimize(test_function,x0=(0,0),bounds=[(0,1),(0,1)])

所以我希望得到 x=0.5, y=0.5 的答案。

不幸的是，我收到了以下错误：

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

我的测试函数缺少位置参数是什么意思？

Answer 1

设计向量需要是可迭代的。您可以在 objective 函数中将其解压缩到 x 和 y 变量。下面的示例假设 x 和 y 是代码片段中的标量，如果它们是向量，则需要获取 [= 的切片12=]对应你变量的长度。

from scipy.optimize import minimize

def test_function(design_variables):
    x = design_variables[0]
    y = design_variables[1]
    return x*(x-1)*y*(y-1)

mins = minimize(test_function, x0=(0,0), bounds=[(0,1),(0,1)])
print(mins)

优化结果：

     fun: 0.0
     jac: array([0., 0.])
 message: 'Optimization terminated successfully.'
    nfev: 4
     nit: 1
    njev: 1
  status: 0
 success: True
       x: array([0., 0.])

Scipy 优化最小化缺少 1 个必需的位置参数

Scipy Optimize Minimize missing 1 required positional argument

scipy-optimize-minimize