Python：最小化具有潜在随机输出的函数

Question

我正在寻求最小化具有潜在随机输出的功能。 传统上，我会使用scipy.optimize库中的某些内容，但是我不确定如果输出不确定，它是否仍然可以使用。

这是我正在处理的问题的最小示例：

def myfunction(self, a): 
    noise = random.gauss(0, 1)
    return abs(a + noise)

关于如何以算法最小化其预期（或平均值）值的任何想法？

只要可以“相对”接近实际值，则数值近似就可以了。

我们已经通过对许多可能的运行进行平均来降低噪声，但是该函数在计算上有点昂贵，并且如果可以帮助的话，我们不想进行更多的平均。

Answer 1

事实证明，对于我们的应用程序，使用scipy.optimize退火算法可以很好地估计局部最大值。

对于更复杂的问题，pjs指出Waeber，Frazier和Henderson（2011） 链接提供了更好的解决方案。