为一维优化问题 SciPy 指定界限

Question

我有一个需要优化的一维函数。我的初始值为 20，边界为 (0,50)

• x0=[20]
• bounds=(0,50)
• sol1=minimize(f,x0,method="SLSQP",bounds=bounds)

但是，这会产生 IndexError。

SLSQP Error: the length of bounds is not compatible with that of x0.

我在这里犯了什么错误？

Answer 1

正如 cmets 中所指出的，您可以将边界放在一个列表中。一个最小的示例如下所示：

from scipy.optimize import minimize


def f(x):
    return (x - 3) ** 2

x0 = [10]
bounds = [(0, 50)]

res = minimize(f, x0, method='SLSQP', bounds=bounds)

然后res.x 将给出预期的array([3.])。

正如cmets中@sascha所指出的，对于这种问题你也可以使用minimize_scalar：

只需将上面的导入更改为

from scipy.optimize import minimize_scalar

并使用

res2 = minimize_scalar(f, method='bounded', bounds=bounds)

然后res2.x 返回3.0

只需将上面的f 替换为您的实际功能即可。