Optimization 哪个scipy.optimize.minimize对起始位置最不敏感？
我试图用一个函数最小化一个函数。不幸的是，我的函数有相等值的平台，所以极小值被卡住了。我想知道哪些乐观主义者对此最不敏感，为什么Optimization 哪个scipy.optimize.minimize对起始位置最不敏感？,optimization,numpy,scipy,Optimization,Numpy,Scipy,我试图用一个函数最小化一个函数。不幸的是，我的函数有相等值的平台，所以极小值被卡住了。我想知道哪些乐观主义者对此最不敏感，为什么 我知道我可以在随机的地点开始很多次，但我不能用我目前正在做的工作来做，我必须使用这些现成的迷你们 将坐标的线性函数添加到函数中，为平坦区域提供一些非零但非常小的坡度。如果你的最小值/最大值在一个平面区域内，你需要决定选择平面区域的哪一部分作为你的最终答案，因此你可能会偏向整个搜索。在达到最小值/最大值后，使用该值作为起点重新运行优化，并且不增加偏差 如果有一种方法可以
我知道我可以在随机的地点开始很多次，但我不能用我目前正在做的工作来做，我必须使用这些现成的迷你们 将坐标的线性函数添加到函数中，为平坦区域提供一些非零但非常小的坡度。如果你的最小值/最大值在一个平面区域内，你需要决定选择平面区域的哪一部分作为你的最终答案，因此你可能会偏向整个搜索。在达到最小值/最大值后，使用该值作为起点重新运行优化，并且不增加偏差
如果有一种方法可以确定搜索空间的边界，那么您可以尝试大量均匀采样搜索空间的起始位置。将坐标的线性函数添加到函数中，为平坦区域提供一些非零但非常小的坡度。如果你的最小值/最大值在一个平面区域内，你需要决定选择平面区域的哪一部分作为你的最终答案，因此你可能会偏向整个搜索。在达到最小值/最大值后，使用该值作为起点重新运行优化，并且不增加偏差 如果有一种方法可以确定搜索空间的边界，那么您可以尝试对搜索空间进行统一采样的大量起始位置