python - 最接近 R nlminb 的 Python scipy 求解器模拟？

Question

我知道Python在scipy.optimize.minimize中有以下求解器:

Nelder-Mead
Powell
CG
BFGS
Newton-CG
L-BFGS-B
TNC
COBYLA
SLSQP
trust-constr
dogleg
trust-ncg
trust-exact
trust-krylov

但是它们都很相似，哪种方法最接近 R 的 nlminb？

Answer 1

nlminb 是一种无约束和边界约束的拟牛顿法优化器。该代码基于贝尔实验室 David Gay 的 FORTRAN PORT 库。至于 Pyhon 拟牛顿方法是:

Unconstrained minimization

Method BFGS uses the quasi-Newton method of Broyden, Fletcher, Goldfarb, > > and Shanno (BFGS) [5] pp. 136.

Bound-Constrained minimization

Method L-BFGS-B uses the L-BFGS-B algorithm [6], [7] for bound constrained minimization.

L-BFGS-B 和 BFGS 是拟牛顿族方法的成员，是 nlminb 最接近的类似物。