Python：lmfit：shgo 不接受 minimumr_kwargs

问题描述

我们试图找到最小化问题的全局最优。我们已经通过 lmfit 'interface' 尝试了 scipy 的盆地跳跃和 shgo（简单同源全局优化）算法。使用盆地跳跃，我们可以成功地收敛并根据我们的喜好调整局部最小化器。但是，当我们使用 shgo 时，我们无法将“minimizer_kwargs”传递给本地最小化器。问题说明：

盆地跳跃：

minner = Minimizer(func,params_instance,fcn_args=(arg),disp=True,niter=200,minimizer_kwargs={'method':'Nelder-Mead','options':{'disp':'True','maxiter':10000}})

result = minner.minimize(method='basinhopping' )

print(result.call_kws)

结果：

{'niter': 200,'T': 1.0,'stepsize': 0.5,'minimizer_kwargs': {'method': 'Nelder-Mead','options': {'disp': 'True','maxiter'：10000}}，'take_step'：无，'accept_test'：无，'callback'：无，'interval'：50，'disp'：True，'niter_success'：无，'seed'：无}

这符合预期，因为 Nelder-mead 的选项正确传递为 {'disp': 'True','maxiter': 10000}。

现在是 SHGO：

minner = Minimizer(func,params,sampling_method='sobol',n=600,'maxiter':10000}})


result = minner.minimize(method='shgo')

print(result.call_kws)

结果：

{'constraints': None,'n': 600,'iters': 1,'callback': None,'options': {}},'options': 无,'sampling_method': 'sobol'}

如您所见，Nelder-Mead 的“选项”突然变成了一个空字典。有关如何解决此问题的任何想法？

谢谢！

Savannah-dev1

解决方法

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