我正在尝试优化非线性函数，一个术语的总和，看起来像：
1/(x1+x1)+2/(x1+x2)+1/(x2+x2)+1/(x1+w1)+1/(x2+w1)+1/(x1+w2)+1/(x2+w2)+...
变量是 x1 和 x2 ，我有一个w的列表。
在测试我知道答案的各种w，我发现我使用的优化器（ scipy.optimize.fmin_tnc ）无法正确使用回答 x1 和 x2 值，它们相隔几个数量级。
如果值的大小更相似，它会给出正确的答案。
例如，一组2个唯一值和几个退化值（给定少量噪声）：
w=[5e-13,5e-13,5e-13,5e-13,5e-13,5e-7,5e-7,5e-7]
返回 ~5e-13 和 ~2.4e-7的值。
我尝试调整容差，但这似乎并没有改善此测试用例的结果。
答案 0 :(得分：1)
将'rescale'标志设置为高于默认值（1.3）可消除此问题。我相信这个标志通过缩放变量使得最小化器更稳定，因此它们的大小更相似。