SciPy의 제한된 최적화

Question

시뮬레이션을 위해 제약 조건이있는 다 변수 함수를 최대화하는 인수 (매개 변수)를 찾아야합니다.

필자는 scipy.optimize.minimize가 주어진 함수의 최소 함수 (그리고 빼기 함수의 최대 값)를 알려주고 있으며 제약 조건과 경계를 사용할 수 있음을 보았습니다. 그러나 문서를 읽으면 최소값을 반환하지만 최소화하는 매개 변수는 반환하지 않는다는 것을 알았습니다. (맞습니까?)

scipy.optiminize.fmin은 함수를 최소화하는 매개 변수를 제공하지만 경계 또는 제약을 받아들이지 않는다.

numpy를 보면 argmin이라는 함수가 있지만 인수로 벡터를 사용하고이를 최소화하는 "매개 변수"를 반환합니다.

최소화와 마찬가지로 제약 조건을 허용하고 fmin과 마찬가지로 함수를 최소화하는 매개 변수를 반환하는 함수가 있습니까?

미리 감사드립니다.

Answer 1

새 최적화 minimize 함수는 특정 최적화 알고리즘과 함께 사용될 때 bounds 인수를 취합니다. 구형 SciPy에서는 이러한 알고리즘 중 하나를 직접 호출해야합니다 (예 : fmin_l_bfgs_b. scipy.optimize.minimize의

Answer 2

리턴 값이 입력 결과이다

결과는 다른 것들 중에서 포함 입력 (X) F를 최소화한다.