在 scipy 中优化函数而不显式定义梯度

Question

我目前正在尝试使用 scipy 优化函数。我对变量有一些限制，从这个链接：http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/tutorial/optimize.html，看起来 SLSQP 正是我想要的。在他们的示例中，他们根据输入有一个明确定义的结果公式，他们从中找到梯度。我有一个极其令人作呕的计算密集型函数，它计算电磁场如何从金属壁反弹，这绝不可以用封闭形式表示（如果你有兴趣，我正在使用 MEEP FDTD Python 模拟）。 scipy 中是否有一个等效的函数可以为您找到函数的梯度然后进行优化？或者，等效地，是否有一个内置到 scipy 中的函数（任何基本的 python 库都可以），它可以为我找到一个函数的梯度，然后我可以将它传递给这个优化程序？任何建议将不胜感激。

Answer 1

由于您无法轻松计算梯度，因此使用无梯度优化算法可能会有所收获。以下是 SciPy 中一些可用的概述：

http://scipy-lectures.github.io/advanced/mathematical_optimization/#gradient-less-methods

还有盆地跳跃算法，类似于模拟退火，但该页面未提及：

http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.basinhopping.html