我在 scipy 中使用 differential evolution 优化器，但我不明白 tol 参数背后的直觉。具体在文档中说：
tol：浮动，可选
当人口能量的平均值乘以 tol，除以 由总体能量的标准差大于 1 求解过程终止：
convergence = mean(pop) * tol / stdev(pop) > 1
从用户的角度来看，设置 tol 代表什么？
【问题讨论】：
标签： scipy differential-evolution
也许文档中的公式更容易理解为以下形式（参见the code 中的第 508 和 526 行）：
std(population_energies) / mean(population_energies) < tol
这意味着当群体中每个个体的能量标准偏差（由平均值标准化）小于给定的容差值时，就达到了收敛。
优化算法是迭代的。每次迭代都会找到更好的解决方案。公差参数用于定义停止条件。停止条件实际上是所有个体（参数集）具有大致相同的能量，即相同的成本函数值。然后，给出最低能量的参数集作为解返回。
这也意味着所有个体在参数空间中彼此相对接近。因此，在接下来的几代人中，不能指望有更好的解决方案。
【讨论】：