SciPy 的优化中的多个变量

根据 SciPy 文档，可以使具有多个变量的函数最小化，但是它没有告诉如何对这些函数进行优化。

from scipy.optimize import minimize
from math import *


def f(c):
return sqrt((sin(pi/2) + sin(0) + sin(c) - 2)**2 + (cos(pi/2) + cos(0) + cos(c) - 1)**2)


print minimize(f, 3.14/2 + 3.14/7)

上面的代码确实试图最小化函数 f，但是对于我的任务，我需要最小化三个变量。

简单地引入第二个参数并相应地调整最小化就会产生一个错误(TypeError: f() takes exactly 2 arguments (1 given))。

当使用多个变量最小化时，minimize是如何工作的。

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小开

最佳答案

将多个变量打包成一个数组:

import scipy.optimize as optimize


def f(params):
# print(params)  # <-- you'll see that params is a NumPy array
a, b, c = params # <-- for readability you may wish to assign names to the component variables
return a**2 + b**2 + c**2


initial_guess = [1, 1, 1]
result = optimize.minimize(f, initial_guess)
if result.success:
fitted_params = result.x
print(fitted_params)
else:
raise ValueError(result.message)

产量

[ -1.66705302e-08  -1.66705302e-08  -1.66705302e-08]