python-3.x - scipy.optimize.minimize : Iteration limit exceeded

Question

我开始将 scipy.optimize.minimize 用于一个工作项目，在该项目中，我尝试根据每个商店的历史销售数据优化跨商店的产品分配。

我从 Excel 工作表中获取了大约 300 家商店的数据，并将其存储在 Store 类中。我使用数据构建直方图并将正态分布拟合到直方图，并将拟合正态分布的均值和标准差保存在各自的 Store 对象中。 (到目前为止这部分没问题)。

当我试图根据我在商店中分配产品的方式来最大化产品销售的总“概率”时，问题就来了。

我的程序中还有更多内容，但这是相关部分(缺少从 excel 文件中获取数据，以及正态分布对每个商店的拟合):

import math, numpy
from scipy.optimize import minimize

unitsAvailable = 400

def distribution_objective(allocations):
    target = 0
    for i in range(len(stores)):
        target += normal(allocations[i], stores[i].mu, stores[i].std)

    return - target


def constraint1(allocations):

    return unitsAvailable - sum(allocations)

def constraint2(allocations):

    return min(allocations)

cons = [{'type':'eq', 'fun':constraint1}, {'type':'ineq', 'fun':constraint2}]
guess_allocs = []

for i in range(len(stores)):
    guess_allocs.append(unitsAvailable / len(stores))

distribution_solution = minimize(distribution_objective, guess_allocs, method='SLSQP', constraints=cons, options={'disp':True})

运行我的程序，我收到以下消息:

Iteration limit exceeded    (Exit mode 9)
            Current function value: -124.1033692190603
            Iterations: 101
            Function evaluations: 46808
            Gradient evaluations: 101

为什么会这样？

Answer 1

优化器无法在默认的迭代次数内达到收敛。通过设置 tol 和 options 参数，see the docs here for further details 可以在对方法的调用中设置收敛公差和迭代次数。