python Scipy.optimize 模块中优化求解器总结

2024-04-07

python科学计算生态栈中的顶级开源库scipy提供了大量的数值优化求解器,尤其以optimize模块最为显著,其提供了统一的数值优化求解器接口minimize(),虽然方便使用,但是也对非数学专业的人员初次使用时带来存选择困难,尤其是十几种方法统一由同一个接口调用,各方法使用限制、优缺点难以把握,此外官方文档在对各求解器参数设置的解释略显晦涩,部分过于简略,甚至有些凌乱,导致使用起来并非得心应手,今天调研阅读现有优秀博客和官方文档,对该接口的各种方法进行总结,方便后续根据需要快速选择所需算法。

求解器 中文名 jac要求 hess要求 边界约束 条件约束 求解规模
Nelder-Mead 单纯形法 可选
Powell 鲍威尔法 可选
CG 共轭梯度法 可选 中小
BFGS 拟牛顿法 可选 中大
L-BFGS-B 限制内存BFGS法 可选 可选 中大
TNC 截断牛顿法 可选 可选 中大
COBYLA 线性近似法 可选 中大
SLSQP 序列最小二乘法 可选 可选 可选 中大
trust-constr 信赖域算法 可选 可选 可选 中大
Newton-CG 牛顿共轭梯度法 必须 可选
dogleg 信赖域狗腿法 必须 可选 中大
trust-ncg 牛顿共轭梯度信赖域法 必须 可选
trust-exact 高精度信赖域法 必须 可选
trust-krylov 子空间迭代信赖域法 必须 可选
**注:


https://blog.csdn.net/youcans/article/details/118396836
https://blog.csdn.net/weixin_41645983/article/details/93191580
https://wuli.wiki/online/NelMea.html
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/optimize.html

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