python - 用于多变量全局优化的 Python 模块

Question

我一直在寻找一个 python 模块，它实现了全局优化的常用技术（在 N 维中找到函数的全局最小值），但没有成功。

如果您听说过 python 中的模拟退火或遗传算法实现，请分享。

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Scipy 的优化模块具有dual_annealing可能满足您需求的功能。此外，您应该查看PyEvolve模块以执行遗传算法。

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我不是专家，但你看过：

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最常见的一种是scipy.optimize。

对于遗传算法，有pygene。

此外，aima-python项目实现了 Russell 和 Norvig 的“人工智能：现代方法”中描述的算法。

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我一直在对许多 python 全局优化器进行详细比较（我假设您对有大量局部最小值的无导数优化感兴趣）。

总而言之，我推荐 scipy.optimize ，如果你的维度小于十，那么其中的 SHGO 算法非常可靠。如果您对同源性有兴趣，您可能想阅读它。它比以前的一些更好，例如盆地跳跃，因为它巧妙地尝试避免冗余的本地搜索。

完整列表和比较在报告中

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模拟退火：

frigidum是一个用于模拟退火的 python 包。

于 2020-12-24T08:20:42.547 回答

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