minimize(method=’COBYQA’)#

scipy.optimize.minimize(fun, x0, args=(), метод=None, jac=None, hess=None, hessp=None, границы=None, ограничения=(), tol=None, callback=None, опции=None)

Минимизировать скалярную функцию одной или нескольких переменных с использованием алгоритма Constrained Optimization BY Quadratic Approximations (COBYQA) [1].

Добавлено в версии 1.14.0.

Смотрите также

Для документации по остальным параметрам см. scipy.optimize.minimize

Опции:
——-
dispbool

Установите в True, чтобы выводить информацию о процессе оптимизации. По умолчанию False.

maxfevint

Максимальное количество вычислений функции. По умолчанию 500 * n, где n — это количество переменных.

maxiterint

Максимальное количество итераций. По умолчанию 1000 * n, где n является количеством переменных.

f_targetfloat

Целевое значение для целевой функции. Процесс оптимизации прекращается, когда значение целевой функции допустимой точки (см. feasibility_tol ниже) меньше или равно этой цели. По умолчанию равно -numpy.inf.

feasibility_tolfloat

Абсолютный допуск для нарушения ограничения. По умолчанию 1e-8.

initial_tr_radiusfloat

Начальный радиус области доверия. Обычно это значение должно быть порядка одной десятой от наибольшего ожидаемого изменения переменных. По умолчанию 1.0.

final_tr_radiusfloat

Итоговый радиус области доверия. Он должен указывать требуемую точность в конечных значениях переменных. Если предоставлен, этот параметр переопределяет значение tol в minimize функция. По умолчанию 1e-6.

scalebool

Установите в True для масштабирования переменных в соответствии с границами. Если True и если все нижние и верхние границы конечны, переменные масштабируются так, чтобы находиться в диапазоне \([-1, 1]\). Если любая из нижних или верхних границ бесконечна, переменные не масштабируются. По умолчанию False.

Ссылки