我有一个函数,输入一个自由参数元组和一个固定参数元组,输出一个标量值。运行起来很昂贵,我想在不了解任何梯度/Hessians 的情况下找到这个函数的最小值。为此,我决定使用 Basin hopping 方法,作为最小化函数 COBYLA,因为在使用廉价函数的测试运行中,它使用最少的函数调用并且能够使用边界。
但是,我不知道如何告诉 Basin hopping 方法哪些参数可以自由优化,哪些参数是固定的。
def func(x_free, x_fixed):
'''Do some expensive stuff here'''
global FUNC_CALLS
FUNC_CALLS += 1
return scalar_value
在文档中,我读到我可以使用字典 minimizer_kwargs
将参数传递给这个函数。但是,它没有解释我应该为此使用哪些关键字。谁能帮我列出 minimizer_kwargs
允许的关键字,以及它们的作用?
没有参数 x_fixed
,我的代码如下所示:
from scipy.optimize._basinhopping import basinhopping
global FUNC_CALLS
FUNC_CALLS = 0
x0 = (1.0, 0.0, 0.0)
minimizer_kwargs = {"method": "COBYLA"}
ret = basinhopping(func, x0, minimizer_kwargs=minimizer_kwargs, niter=10)
print("Global minimum: x = [%.4f, %.4f, %.4f], f(x0) = %.4f" % (ret.x[0], ret.x[1], ret.x[2], ret.fun))
print("Number of function calls: {0}".format(FUNC_CALLS))
简而言之:我应该怎么做才能将 x_fixed
插入到函数中?
最佳答案
根据 basinhopping 的文档字符串,将 args
键添加到 minimizer_kwargs
,值为 (x_fixed,)
。
例如:
minimizer_kwargs = {"method": "COBYLA", "args": (x_fixed,)}
关于python - 具有自由和固定参数的函数的 Scipy basin hopping 最小化,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25448296/