我有一个python“blackbox”函数，它与边界x>=0明显不同。我想找到它的最佳（最小/最大）值。
想象一下min(x^2,|x|,x^3+x^4) s.t. x>=0之类的东西（但我的真正功能是更高维度Dim(x)~=2000）。但我知道subgradient无处不在。
例如，我确切地知道每个x，底层函数及其渐变是什么。但是如果我使用spicy.optimize包，使用伪渐变作为雅可比输入，优化器通常会过早终止，因为它只是放弃它是否处于“明显可区分”功能的“连接点”和一个小的步骤不会给函数值减少...我认为实际上一个强大的简单梯度下降甚至可以更好地工作。
但我想知道这种情况下最好的解算器是什么。
谢谢。