Python Optimize.minimize 使用

问题描述

我有两个关于 optimize.minimize 函数使用的问题,

下面这样调用正确吗?

res2 = minimize(function,0.1,args=(0.1,0.1),method='Nelder-Mead',tol=0.0000005)

如果函数的第一个元素是向量?

function(vect,a,b)

第二个问题,“数组”值是否与函数最小变量的值一致?如果没有,我怎样才能得到它们? 我从前一个案例中得到了这个输出,但我不知道如何解释前三行和最后一行:

final_simplex: (array([[153.11013672],[153.11013702]]),array([816.50936353,816.50936353]))
          fun: 816.5093635275102
      message: 'Optimization terminated successfully.'
         nfev: 90
          nit: 43
       status: 0
      success: True
            x: array([153.11013672])

谢谢!

解决方法

问题 1:是的,这样称呼是正确的。

问题 2:x 是结果 'argmin',funfunction(x,...)final_simplex 包含最后一个函数参数和在最后一步计算的相应函数值优化算法。