如何使用 scipy.optimize.minimize() 指定目标函数最小化的参数？答案

【问题标题】：How to specify the parameter an objective function is minimized with respect to, using scipy.optimize.minimize()?如何使用 scipy.optimize.minimize() 指定目标函数最小化的参数？
【发布时间】：2020-04-24 05:49:10
【问题描述】：

假设我有一个目标函数 f(a,b,c)。我想找到最小化它的 b 的值，保持 a 和 c 不变，并尝试不同的 a 组合 和 c，我不想把 f(a,b,c) 写成 g(b)。

from scipy.optimize import minimize

def f(a,b,c):
    return((a+1)**2 + b + c/2)

res = minimize(f, x0=1, args=(a,c,),)
print(res.x)

那么我如何指定 b 是 f(a,b,c) 应该最小化的参数？该参数是否必须表示为 x？还是应该将 b 设为 f 的第一个参数？

【问题讨论】：

标签： python optimization arguments scipy-optimize-minimize

【解决方案1】：

正如the documentation 所述，函数的签名应该是fun(x, *args)，其中x 是最小化的参数。因此，您可以在原始函数周围使用一个小包装器：

res = minimize(lambda b, a, c: f(a, b, c), x0=1, args=(a, c))

【讨论】：