最大化具有许多参数的函数(python)

发布时间：2020-12-16 23:29:57 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：首先,让我说我缺乏科学数学或统计学的经验 – 所以这可能是一个非常有名的问题,但我不知道从哪里开始. 我有一个函数f(x1,x2,…,xn),其中我需要猜测x’并找到f的最高值.该函数具有以下属性：总数或参数通常在40到60左右,所以强力逼近是不可能的. 每个x范围的

首先,让我说我缺乏科学数学或统计学的经验 – 所以这可能是一个非常有名的问题,但我不知道从哪里开始.

我有一个函数f(x1,x2,…,xn),其中我需要猜测x’并找到f的最高值.该函数具有以下属性：

总数或参数通常在40到60左右,所以强力逼近是不可能的.
>每个x范围的可能值从0.01到2.99
>函数是稳定的,这意味着较高的f值意味着参数的猜测更好,反之亦然.

到目前为止,我在python中实现了一个非常基本的方法.它首先将所有参数设置为1,随机猜测新值,并检查f是否高于以前.如果没有,请回滚到以前的值.
在10,000次迭代的循环中,这似乎以某种方式工作,但结果远非完美.

关于如何改进搜索最佳参数的任何建议将不胜感激.当谷歌搜索这个问题的事情链接MCMC出来,但这似乎是一个非常先进的方法,我需要很多时间来了解方法.
基本的提示或概念将帮助我更多的阐述方法和算法.

不要自己做安装 SciPy并使用其 optimization程序. scipy.optimize.minimize看起来很适合.

（编辑：李大同）

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