python - 默认情况下，scipy 的 basinhopping 是随机还是自适应地改变步长？

Question

我对 scipy.optimize.basinhopping 中的“take_step”选项感到困惑:

根据online reference :

The default step taking routine is a random displacement of the coordinates ... take_step can optionally have the attribute take_step.stepsize. If this attribute exists, then basinhopping will adjust take_step.stepsize in order to try to optimize the global minimum search.

根据source (第587行，见下文)，然而，scipy的basinhopping默认使用AdaptiveStepSize，并调整stepsize到 0.9*stepsize 或 stepsize/0.9 等，无论是否指定了 take_step.stepsize。

# use default
displace = RandomDisplacement(stepsize=stepsize)
take_step_wrapped = AdaptiveStepsize(displace, interval=interval,
verbose=disp)

因此，我从阅读 basinhopping 的源代码中了解到，默认情况下，程序会自适应地将默认的 stepsize (0.5) 修改为某个步长 * 因子，stepsize/factor 等，遵循 Metropolis-Hasting 程序中接受了多少采样。我很困惑，因为另一方面，basinhopping 的在线引用似乎表明默认的 stepsize 将是完全随机的。

谁能解释一下？如果我不向basinhopping提供任何take_step过程，那么它会随机尝试stepsize，还是会自适应地修改 stepsize？谢谢。

Answer 1

步长默认自适应更新。唯一不更新的情况是您传递了一个自定义的 take_step 对象，该对象没有名为 stepsize

的属性