Python SciPy optimize.fminbound用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.optimize.fminbound 的用法。

用法:

scipy.optimize.fminbound(func, x1, x2, args=(), xtol=1e-05, maxfun=500, full_output=0, disp=1)#

標量函數的有界最小化。

參數 ：：

func： 可調用 f(x,*args)

要最小化的目標函數(必須接受並返回標量)。

x1, x2： 浮點數或數組標量

有限優化界限。

args： 元組，可選

傳遞給函數的額外參數。

xtol： 浮點數，可選

收斂容差。

maxfun： 整數，可選

允許的最大函數評估次數。

full_output： 布爾型，可選

如果為真，則返回可選輸出。

disp： 整數，可選

如果非零，則打印消息。

0：不打印消息。 1：僅非收斂通知消息。 2：打印一條關於收斂的消息。 3：打印迭代結果。

返回 ：：

xopt： ndarray

最小化目標函數的參數(在給定區間內)。

fval： 數字

(可選輸出)在最小值處計算的函數值。

ierr： int

(可選輸出)錯誤標誌(如果收斂則為 0，如果達到函數調用的最大數量則為 1)。

numfunc： int

(可選輸出)進行的函數調用的數量。

注意：

找到標量函數的局部最小化器函數在區間 x1 < xopt < x2 中使用 Brent 方法。 (看scipy.optimize.brent對於auto-bracketing。)

參考：

[1]

福賽斯 (G.E.)、M.A. 馬爾科姆 (M.A. Malcolm) 和 C.B.莫勒 (C.B. Moler)。 “數學計算的計算機方法。” Prentice-Hall自動計算係列259(1977)。

[2]

布倫特，理查德·P。無導數的最小化算法。快遞公司，2013 年。

例子：

fminbound 查找給定範圍內函數的最小值。以下示例說明了這一點。

>>> from scipy import optimize
>>> def f(x):
...     return (x-1)**2
>>> minimizer = optimize.fminbound(f, -4, 4)
>>> minimizer
1.0
>>> minimum = f(minimizer)
>>> minimum
0.0
>>> res = optimize.fminbound(f, 3, 4, full_output=True)
>>> minimizer, fval, ierr, numfunc = res
>>> minimizer
3.000005960860986
>>> minimum = f(minimizer)
>>> minimum, fval
(4.000023843479476, 4.000023843479476)