【发布时间】：2018-06-19 20:51:52
【问题描述】：
我的目标是，在使用basinhopping 算法来找到全局最小值时，在找到最小值后只要满足条件就停止算法。通过查看此处的文档 (https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.optimize.basinhopping.html)，特别参考本节，我推断出我需要的是正确的 callback：
回调： 可调用，回调（x，f，接受），可选 一个回调函数，将为找到的所有最小值调用。 x 和 f 是试验最小值的坐标和函数值，accept 是该最小值是否被接受。例如，这可用于保存找到的最低 N 最小值。此外，回调可用于指定用户定义的停止标准，方法是可选地返回 True 以停止盆地跳跃例程。
因此我认为，通过这样做：
def callback_on_optimization_indicator(x, f, accepted, threshold=2):
if f > threshold:
print(x, f, accepted, threshold)
return f
else:
return False
和callback=callback_on_optimization_indicator 应该可以工作。当满足 "true" 部分时，它确实会停止 basinhopping 算法。问题是，尽管callback_on_optimization_indicator 中的变量是正确的，但当优化完成并检查优化对象时，我得到不同的值（x0 和 f）。我不知道为什么。
数据意义：
(callback) x0 = [some data]
(callback) f = 2.60688517662
而在优化对象中：
opt_obj.x = [different data]
opt_obj.fun = 1.6630711010135293
我是否错误地使用了回调函数？
我会这么说，但我还没有理解如何做到这一点，以便我在优化对象中获得满足callback 中条件的第一个 x0（在找到最小值之后）
【问题讨论】：
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你得到的变量是回调执行时传入的变量......现在为了解决这个问题，有时你可以使用闭包之类的东西
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关闭？对不起，我不熟悉这个词
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这是我非常简单的解释版本：当您在另一个函数的范围内定义一个函数时，外部函数中的变量声明对内部函数可用（“封闭”）.. google有很多信息，其中大部分令人困惑
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@Asher11：使用the example code in the docs，我无法重现该问题。你能提供一个可运行的例子吗？
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对不起，我不知道为什么，但是通过使用 def callback_on_optimization_indicator(x, f, accepted, threshold=2): if f > threshold: print(x, f, accepted, threshold) return True else : return False 我解决了。我不知道为什么，因为这是我尝试的第一件事（当时我不安全），现在它可以工作了。
标签： python optimization callback scipy minimization