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我尝试使用共轭梯度法scipy库。我 在scipy或任何其他软件包中，有没有考虑这种有界优化的其他方法。请帮帮忙。
浏览 16提问于2019-05-09得票数 1
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有没有办法估计使用scipy.optimize.fmin_l_bfgs_b (或scipy.optimize包中的任何其他有界优化例程)计算的估计优化参数的误差？
浏览 1提问于2013-11-07得票数 3
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对于一个ConvNet来说，找到使单个conv的活动最大化的范数有界的输入是很有趣的。过滤器作为的一种方式。我想在深度学习包Keras中这样做。这可以使用黑匣子优化算法和来自的代码来完成。model.layers[3].get_output(train=False))但是，如果我有梯度，这将是一个非常容易优化的任务如何从Theano表达式中提取梯度，并将其输入Python优化库(如Scipy
浏览 4提问于2015-12-24得票数 5
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我正在尝试优化一个由少量变量(从2到10)组成的函数。我要做的是计算有界超立方体上函数的最小值。我的问题是：
第一种方法使用Hessian矩阵，但我不能为正在优化</em
浏览 5提问于2015-05-28得票数 0
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我正在尝试寻找一个2D优化问题的根，形式是(下面不是实际的方程，因为它很长，这只是一个问题风格的例子)。到目前为止，我使用了scipy优化库中的fsolve，并将种子值作为我知道的与解决方案接近的值进行传递。否则，我想尝试有界根查找。在1D中，可以使用fminbound，但我找不到一个函数来指定2D问题的边界。谢谢
浏览 0提问于2015-01-31得票数 2
我正在使用scipy库进行优化研究，并对此库中实现的默认线搜索方法有一个问题。我想写一个关于优化方法的描述，包括应用了哪种线搜索方法。我使用默认选项(BFGS)和无约束的非线性目标函数运行优化代码。谁知道scipy最小化功能是否默认使用wolfe行搜索？提前感谢！
浏览 0提问于2020-04-17得票数 0
我们目前正在进行一个包含大量有限制上下文的大型项目，其中一个用于标识和访问控制，它包含用户、角色实体。在用户登录后，他可以使用任何其他模块(有限制的上下文)，我的问题->我们需要显示在不同的有界上下文中创建或更新数据的用户的信息--例如，我们需要显示Audited属性，例如ModifiedBy，CreatedBy用户--对于这些问题，我有两个解决方案：
使用从有界上下文获取聚合数据的优化SQL视图请注意，我使用单
浏览 4提问于2018-06-04得票数 1
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基本上我的问题是，对于一些变量'a'，我不想有常规的界限(0，x)，我想要有界限((0或i)，x)，其中i和x是浮点数的范围。因此，如果将其置零不能优化它，它会找到i和x之间的最佳值；例如(0,5, 100 )，其中最佳值可以是0，也可以是5到100之间的某个浮点数。有没有办法在scipy linprog或PuLP中对其进行编程？或者，有没有更复杂的求解器可以处理这样的约束？
浏览 19提问于2021-05-09得票数 0
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我正在编写的算法需要优化初始输入支撑结构的重量，这样应力水平不会超过，而是接近所用材料性能的破坏准则。另一项要求是，结构的固有频率必须在两个值之间有界。为了优化结构，可以修改4个变量。我是否可以使用Scipy.Optimize库中的一个函数来优化这个结构的重量，使用几个设计参数，但要考虑到支撑结构中的固有频率和最大应力值？我正在优化的函数如下所示： self.properties.D_mp
浏览 4提问于2017-06-05得票数 1
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我有一个中等规模的优化问题，我已经用scipy优化和SLSQP方法来解决。我想知道是否有更快的算法？这是我的代码：import pandas as pd options={&#x
浏览 4提问于2022-11-22得票数 0
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我正在使用枕库进行优化任务。我有一个必须最小化的函数。我的代码和函数看起来像from scipy.optimize import minimize
from scipy.optimize import Bounds函数不应针对a、b、c值进行优化，而应针对可能随时间变化的给定a、b、c值进行优化。如何将这些值作为目标函数的输入？
浏览 0提问于2019-06-17得票数 2
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众所周知，将整个应用程序拆分成几个有界上下文，以便在实践领域驱动设计的同时出现一个无处不在的语言。。一般来说，一个有界的上下文=一个准备部署的归档文件(JAR / EAR / DLL等)假设我想在一个特定的有限制的上下文中优化一个特定的服务(优化可以是一个更强大的意思是进一步分割初始有界上下文。因此，为了在特定的硬件曲调上交付它以供其使用。
或者，我是否应该考虑一个有界上下文是一个不可分割
浏览 0提问于2014-04-20得票数 1
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import numpy as np
(mu, alpha我只是试图将下面的最大似然esimate (MLE) R代码转换为python，并使用我输入的数据测试它。
浏览 3提问于2014-07-11得票数 0
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我试图使用TDOA在坐标系中找到声源位置。如下所示： #### Cost function to be fed into the scipy.optimize.minimize
浏览 1提问于2020-10-07得票数 1
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我试图用Python中的GPU计算来优化函数，所以我更喜欢用dtype=float32将所有数据存储为ndarray。当我使用scipy.optimize.fmin_l_bfgs_b时，我注意到优化器总是将一个float64 (在我的64位机器上)参数传递给我的目标函数和梯度函数，即使当我将float32 ndarray当我使用cg优化器scipy.optimize.fmin_cg时，这是不同的，当我以x0的形式传入float32数组时，优化器将在所有
浏览 7提问于2013-09-27得票数 1
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它使用了scipy.optimize工具。我没有使用任何多进程/多线程。但是在运行它时，python进程会生成17个线程，所有CPU几乎都被充分利用了。运行"top“命令，您可以看到PID4152Python进程和所有的CPU都被使用了，比如那么，考虑到我没有对此做任何事情，为什么python
浏览 1提问于2016-11-16得票数 0
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我正在尝试使用scipy.optimize的curve_fit来优化一个函数。这是我的代码。import pandas as pdfrom scipy.optimize import curve_fit
xdata = [row[0] for row请使用a.any()或a.all()”。这指的是函数listofOneMinusKj(t)中的"if t>a“部分。
浏览 0提问于2017-01-11得票数 1
现在我想解决一个动态优化问题，找到一个最优的u值序列，以最小化依赖于x的目标。类似于：s.t.有没有一种简单的方法可以使用像pyomo或gekko这样的动态优化工具箱做到这一点？我认为一个好的解决方案是在torch中进行函数评估和梯度计算，并以某种方式将结果传递给动态优化<
浏览 28提问于2021-05-26得票数 2
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