python - 具有自由和固定参数的函数的 Scipy basin hopping 最小化

Question

我有一个函数，输入一个自由参数元组和一个固定参数元组，输出一个标量值。运行起来很昂贵，我想在不了解任何梯度/Hessians 的情况下找到这个函数的最小值。为此，我决定使用 Basin hopping 方法，作为最小化函数 COBYLA，因为在使用廉价函数的测试运行中，它使用最少的函数调用并且能够使用边界。

但是，我不知道如何告诉 Basin hopping 方法哪些参数可以自由优化，哪些参数是固定的。

def func(x_free, x_fixed):
    '''Do some expensive stuff here'''
    global FUNC_CALLS
    FUNC_CALLS += 1
    return scalar_value

在文档中，我读到我可以使用字典 minimizer_kwargs 将参数传递给这个函数。但是，它没有解释我应该为此使用哪些关键字。谁能帮我列出 minimizer_kwargs 允许的关键字，以及它们的作用？

没有参数 x_fixed，我的代码如下所示:

from scipy.optimize._basinhopping import basinhopping
global FUNC_CALLS
FUNC_CALLS = 0
x0 = (1.0, 0.0, 0.0)
minimizer_kwargs = {"method": "COBYLA"}
ret = basinhopping(func, x0, minimizer_kwargs=minimizer_kwargs, niter=10)
print("Global minimum: x = [%.4f, %.4f, %.4f], f(x0) = %.4f" % (ret.x[0], ret.x[1], ret.x[2], ret.fun))
print("Number of function calls: {0}".format(FUNC_CALLS))

简而言之:我应该怎么做才能将 x_fixed 插入到函数中？

Answer 1

根据 basinhopping 的文档字符串，将 args 键添加到 minimizer_kwargs，值为 (x_fixed,)。

例如:

minimizer_kwargs = {"method": "COBYLA", "args": (x_fixed,)}