具有多个变量的函数的科学优化

Question

我有一个带有2个变量的函数，我尝试使用L-BFGS-B方法将其最小化。

def f(x,y):
    z = exp(x + y)
return z 

我的参数是numpy数组，x0是（0,0）。 我尝试类似的东西：

res = minimize(f,x0,args=(x,y), method = "L-BFGS-B")

并得到错误消息，说我给出3个参数而不是2个。怎么了？

Answer 1

args参数用于将额外的数据传递给目标函数。 在您的情况下，目标函数应采用一个参数：应将其评估为数组的点。 例如：

def f(x):
    return np.exp(x.sum())

minimize(f, [0,0], bounds=[[-5,None], [-5,None]])

我想您正在优化指数函数以外的函数，对吗？ 因为最小化它显然是微不足道的...