Python:最小化具有潜在随机输出的函数

时间:2014-05-15 16:20:41

标签: python python-2.7 random minimize

我希望最小化具有潜在随机输出的功能。传统上,我会使用scipy.optimize库中的某些东西,但我不确定如果输出不是确定性的话,它是否仍然有效。

以下是我正在处理的问题的最小示例:

def myfunction(self, a): 
    noise = random.gauss(0, 1)
    return abs(a + noise)

关于如何算法最小化其预期(或平均)值的任何想法?

数值近似值可以,只要它可以“相对”接近实际值。

我们已经通过对许多可能的运行进行平均来降低噪声,但是该功能在计算上有点昂贵,如果我们可以帮助它,我们不希望做更多的平均。

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

事实证明,对于我们的应用程序,使用scipy.optimize退火算法提供了足够好的局部最大值估计值。

对于更复杂的问题,pjs指出Waeber,Frazier和Henderson(2011)link提供了更好的解决方案。