【发布时间】：2018-08-09 05:45:53
【问题描述】：
Pythonscipy.optimize.minimize函数支持以下方法：
- 内尔德-米德
- 鲍威尔
- CG
- BFGS
- 牛顿-CG
- L-BFGS-B
- 跨国公司
- COBYLA
- SLSQP
- 信任结构
- 狗腿
- 信任-ncg
- 完全信任
- 信任-krylov
哪种方法最接近 R 的nlminb？
【问题讨论】：
标签： r python-3.x scipy nonlinear-optimization
【发布时间】：2018-08-09 05:45:53
【问题描述】：
nlminb 是一个无约束和有边界约束的准牛顿法优化器。此代码基于贝尔实验室 David Gay 的 FORTRAN PORT 库。至于 Pyhon 准牛顿的方法是：
无约束最小化
BFGS 方法使用 Broyden、Fletcher、Goldfarb、> > 和 Shanno (BFGS) [5] pp. 136 的准牛顿方法。
约束最小化
方法 L-BFGS-B 使用 L-BFGS-B 算法 [6]、[7] 进行绑定 约束最小化。
L-BFGS-B 和 BFGS 属于准牛顿族方法，是最接近 nlminb 的类似物。
【讨论】：