Python打卡DAY12

优化算法区别

选择哪种方法取决于你的具体问题:

• 如果你的目标函数计算成本非常高，并且参数维度不高（例如，少于20维），并且你想高效地找到最优解，优先考虑贝叶斯优化。
• 如果你的目标函数计算成本不高，你需要一个鲁棒的全局搜索方法，并且不介意较慢的收敛速度，遗传算法是一个不错的选择。
• 如果你需要一个快速的、易于实现的优化方法，并且可以接受一定的局部最优风险，粒子群优化是首选。
• 如果你需要一种能够以高概率跳出局部最优的方法，并且愿意设计合适的降温策略，模拟退火是合适的。
• 如果你的参数数量很少，取值范围可以被离散化，并且你对计算成本不敏感，网格搜索是最简单直接的。