Question

如何使用变量创建目标函数？

我正在尝试使用许多变量优化某个函数，所有变量都具有不同程度的不确定性。

result = opt.minimize(fObj,x0,method='nelder-mead',
            options={'xtol':1e-1})

fObj有很多变量，比如a，b，c，d，e，f，g等。但是由于我的目标函数中的信息，只有同时优化3个变量才有意义。因此，我想通过改变说a，c和d，以及可能接下来的a，d和f ..

我想创建一个只有两个输入的函数：

要优化的变量（3个字符串的数组？）
他们的起始值

我想到的选项是通过全局变量为fObj提供所有变量的默认值，并包含一个带有变量名的全局字符串以替换为exec（）函数。

def fObj(x):
    global a, b, c, d, e, f, g, h, VarList

    # some hocus pocus that reads VarList
    # e.g.
    # VarList = ['c', 'd', 'f']
    # c = x[0]
    # d = x[0]
    # f = x[0]

    return someMathematiclOutputInvolvingAllVars

实现这一目标的最佳/最pythonic方式是什么？

Answer 1

如果a，b，c ...是浮动的，例如我会使用一个浮动容器：

class MyFloat:
  self.val
  ...

a = MyFloat(0.1)
...
def fObj():
  global a, b
  use a.val, b.val, ... instead of a, b, ...

给opt.min函数赋予变量数组以最小化（A，C，D）并且它可以在不知道它们名称的情况下改变它们的值

这不是非常pythonic但我认为它对于你的复杂问题仍然很简单：）

优化程序例程的变量变量

1 个答案: