scipy-optimizer优化器

最新推荐文章于 2025-09-11 04:51:42 发布

原创

最新推荐文章于 2025-09-11 04:51:42 发布 · 1.8k 阅读

3 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#scipy

这篇博客介绍了如何利用scipy库中的minimize函数进行优化，包括Nelder-Mead简单xes法求解非线性问题和SLSQP法处理约束优化问题。通过实例展示了rosen函数的最小化以及带有等式和不等式约束的函数优化，并强调了数学基础在学习过程中的重要性。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize # 求出最小值 #
from scipy.optimize import leastsq  # 引入最小二乘法算法 #
import matplotlib as plt


def main():
     def rosen(x):
          return sum(100.0*(x[1:]-x[:-1]**2.0)**2.0+(1-x[:-1])**