scipy.optimize的使用

Question

我在 FEA 求解器中使用 Python，并且有一个要最小化的目标函数。我想过使用 scipy.optimize 但它不起作用。没有进行优化，也没有错误...看到之后，该功能运行得很好，但没有从最小化任何使用的方法进行优化...

>>> fonction_calcul(1)
106,691348022978
>>> fonction_calcul(0.5)
99,4888918302546
>>> fonction_calcul(0.3)
90,7397102848129
>>> res = minimize(fonction_calcul,0.5,method='BFGS',options={'xtol': 1e-5,'disp': True})
Optimization terminated successfully.
         Current function value: 99.488892
         Iterations: 0
         Function evaluations: 2
         Gradient evaluations: 1

最小化的值应该是 0.027，正如你所看到的，它在初始值处保持阻塞状态，并认为优化已成功完成......

我尝试过不同的方法...

Answer 1

如果有人遇到同样的问题，有一个解决方案：

res = minimize(fonction_calcul,1,method="BFGS",options={"eps":1e-3, "disp":True})