fmin函数python,fmin怎么求
Python怎么做最优化
一、概观
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scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现。我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题。optimize中函数最典型的特点就是能够从函数名称上看出是使用了什么算法。下面optimize包中函数的概览：
1.非线性最优化
fmin -- 简单Nelder-Mead算法
fmin_powell -- 改进型Powell法
fmin_bfgs -- 拟Newton法
fmin_cg -- 非线性共轭梯度法
fmin_ncg -- 线性搜索Newton共轭梯度法
leastsq -- 最小二乘
2.有约束的多元函数问题
fmin_l_bfgs_b ---使用L-BFGS-B算法
fmin_tnc ---梯度信息
fmin_cobyla ---线性逼近
fmin_slsqp ---序列最小二乘法
nnls ---解|| Ax - b ||_2 for x=0
3.全局优化
anneal ---模拟退火算法
brute --强力法
4.标量函数
fminbound
brent
golden
bracket
5.拟合
curve_fit-- 使用非线性最小二乘法拟合
6.标量函数求根
brentq ---classic Brent (1973)
brenth ---A variation on the classic Brent（1980）ridder ---Ridder是提出这个算法的人名
bisect ---二分法
newton ---牛顿法
fixed_point
7.多维函数求根
fsolve ---通用
broyden1 ---Broyden’s first Jacobian approximation.
broyden2 ---Broyden’s second Jacobian approximationnewton_krylov ---Krylov approximation for inverse Jacobiananderson ---extended Anderson mixing
excitingmixing ---tuned diagonal Jacobian approximationlinearmixing ---scalar Jacobian approximationdiagbroyden ---diagonal Broyden Jacobian approximation8.实用函数
line_search ---找到满足强Wolfe的alpha值
check_grad ---通过和前向有限差分逼近比较检查梯度函数的正确性二、实战非线性最优化
fmin完整的调用形式是：
fmin(func, x0, args=(), xtol=0.0001, ftol=0.0001, maxiter=None, maxfun=None, full_output=0, disp=1, retall=0, callback=None)不过我们最常使用的就是前两个参数。一个描述优化问题的函数以及初值。后面的那些参数我们也很容易理解。如果您能用到，请自己研究。下面研究一个最简单的问题，来感受这个函数的使用方法：f(x)=x**2-4*x+8，我们知道，这个函数的最小值是4，在x=2的时候取到。
from scipy.optimize import fmin #引入优化包def myfunc(x):
return x**2-4*x+8 #定义函数
x0 = [1.3] #猜一个初值
xopt = fmin(myfunc, x0) #求解
print xopt #打印结果
运行之后，给出的结果是：
Optimization terminated successfully.
Current function value: 4.000000
Iterations: 16
Function evaluations: 32
[ 2.00001953]
程序准确的计算得出了最小值，不过最小值点并不是严格的2，这应该是由二进制机器编码误差造成的。
除了fmin_ncg必须提供梯度信息外，其他几个函数的调用大同小异，完全类似。我们不妨做一个对比：
from scipy.optimize import fmin,fmin_powell,fmin_bfgs,fmin_cgdef myfunc(x):
return x**2-4*x+8
x0 = [1.3]
xopt1 = fmin(myfunc, x0)
print xopt1
xopt2 = fmin_powell(myfunc, x0)
print xopt2
xopt3 = fmin_bfgs(myfunc, x0)
print xopt3
xopt4 = fmin_cg(myfunc,x0)
print xopt4
给出的结果是：
Optimization terminated successfully.
Current function value: 4.000000
Iterations: 16
Function evaluations: 32
[ 2.00001953]
Optimization terminated successfully.
Current function value: 4.000000
Iterations: 2
Function evaluations: 53
1.99999999997
Optimization terminated successfully.
Current function value: 4.000000
Iterations: 2
Function evaluations: 12
Gradient evaluations: 4
[ 2.00000001]
Optimization terminated successfully.
Current function value: 4.000000
Iterations: 2
Function evaluations: 15
Gradient evaluations: 5
[ 2.]
我们可以根据给出的消息直观的判断算法的执行情况。每一种算法数学上的问题，请自己看书学习。个人感觉，如果不是纯研究数学的工作，没必要搞清楚那些推导以及定理云云。不过，必须了解每一种算法的优劣以及能力所及。在使用的时候，不妨多种算法都使用一下，看看效果分别如何，同时，还可以互相印证算法失效的问题。
在from scipy.optimize import fmin之后，就可以使用help(fmin)来查看fmin的帮助信息了。帮助信息中没有例子，但是给出了每一个参数的含义说明，这是调用函数时候的最有价值参考。
有源码研究癖好的，或者当你需要改进这些已经实现的算法的时候，可能需要查看optimize中的每种算法的源代码。在这里：https:/ / github. com/scipy/scipy/blob/master/scipy/optimize/optimize.py聪明的你肯定发现了，顺着这个链接往上一级、再往上一级，你会找到scipy的几乎所有源码！
python中scipy包中的optimize里面的函数具体怎么用
from scipy.optimize import fmin
def myfunc(x):
return x**2-4*x+8
print fmin(myfunc, 0)
def myfunc(p):
x, y = p
return x**2+y**2+8
print fmin(myfunc, (1, 1))
复制代码
fmin的第一个参数是一个函数，这个函数的参数是一个数组，数组中每个元素是一个变量，因此对于多元函数，需要在myfunc内部将数组的内容展开。
学习多目标优化需要掌握哪些python知识
多目标优化
目标优化问题一般地就是指通过一定的优化算法获得目标函数的最优化解。当优化的目标函数为一个时称之为单目标优化(Single-
objective Optimization Problem,
SOP)。当优化的目标函数有两个或两个以上时称为多目标优化(Multi-objective Optimization Problem,
MOP)。不同于单目标优化的解为有限解，多目标优化的解通常是一组均衡解。
多目标优化算法归结起来有传统优化算法和智能优化算法两大类。
1. 传统优化算法包括加权法、约束法和线性规划法等，实质上就是将多目标函数转化为单目标函数，通过采用单目标优化的方法达到对多目标函数的求解。
2. 智能优化算法包括进化算法（Evolutionary Algorithm, 简称EA）、粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）等。
Pareto最优解：
若x*∈C*,且在C中不存在比x更优越的解x，则称x*是多目标最优化模型式的Pareto最优解，又称为有效解。
一般来说，多目标优化问题并不存在一个最优解，所有可能的解都称为非劣解，也称为Pareto解。传统优化技术一般每次能得到Pareo解集中的一个，而
用智能算法来求解，可以得到更多的Pareto解，这些解构成了一个最优解集，称为Pareto最优解。它是由那些任一个目标函数值的提高都必须以牺牲其
他目标函数值为代价的解组成的集合,称为Pareto最优域，简称Pareto集。
Pareto有效(最优)解非劣解集是指由这样一些解组成的集合：与集合之外的任何解相比它们至少有一个目标函数比集合之外的解好。
求解多目标优化问题最有名的就是NSGA-II了，是多目标遗传算法，但其对解的选择过程可以用在其他优化算法上，例如粒子群，蜂群等等。这里简单介绍一下NSGA-II的选择算法。主要包含三个部分：
1. 快速非支配排序
要先讲一下支配的概念，对于解X1和X2，如果X1对应的所有目标函数都不比X2大（最小问题），且存在一个目标值比X2小，则X2被X1支配。
快速非支配排序是一个循环分级过程：首先找出群体中的非支配解集，记为第一非支配层，irank=1（irank是个体i的非支配值），将其从群体中除去，继续寻找群体中的非支配解集，然后irank=2。
2. 个体拥挤距离
为了使计算结果在目标空间比较均匀的分布，维持种群多样性，对每个个体计算拥挤距离，选择拥挤距离大的个体，拥挤距离的定义为：
L[i]d=L[i]d+(L[i+1]m−L[i−1]m)/(fmaxm−fminm)
L[i+1]m是第i+1个个体的第m目标函数值，fmaxm 和 fminm是集合中第m个目标函数的最大和最小值。
3. 精英策略选择
精英策略就是保留父代中的优良个体直接进入子代，防止获得的Pareto最优解丢失。将第t次产生的子代种群和父代种群合并，然后对合并后的新种群进行非支配排序，然后按照非支配顺序添加到规模为N的种群中作为新的父代。
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