Python Scpiy:scipy.optimize.minimize的奇怪行为

我正在使用

scipy.optimize.minimize

进行缩小

在为我的目标函数

f（x0）

寻找合适的参数

x0

时，

x0

突然变化，值变成

NaN

，因此

最小化

方法停止

以下是奇怪行为之前的

x0

和

结果

系列：

[ 0.1329492   0.13074885 -9.92951618 -1.15521653  5.74419133  4.11687514
  0.19983624 -9.95148156 -1.18517543  5.69420641  3.91303028  0.19983624
 -7.34387457 -5.30116147  4.90141309  5.06593156  0.18205401] 267.765197762
[ 0.1329492   0.13074885 -9.92951618 -1.15521653  5.74419133  4.11687514
  0.19983624 -9.95148156 -1.18517543  5.69420641  3.91303028  0.19983624
 -7.34387457 -5.30116149  4.9014131   5.06593156  0.18205401] 267.76519813
[ 0.1329492   0.13074885 -9.92951618 -1.15521653  5.74419133  4.11687514
  0.19983624 -9.95148156 -1.18517543  5.69420641  3.91303028  0.19983624
 -7.34387457 -5.30116149  4.90141309  5.06593157  0.18205401] 267.765196949
[ 0.1329492   0.13074885 -9.92951618 -1.15521653  5.74419133  4.11687514
  0.19983624 -9.95148156 -1.18517543  5.69420641  3.91303028  0.19983624
 -7.34387457 -5.30116149  4.90141309  5.06593156  0.18205402] 267.765198923
[  5.93742471e-01   4.06257529e-01  -5.09322593e+00   1.73303924e+00
   3.56252177e+00   2.98573010e+00   1.26090655e-09  -4.85059563e+00
   1.22511256e+00   4.81903606e+00   2.51934646e+00   5.72130981e-10
  -1.06593289e+01   2.76365721e+00   4.63158974e+00   6.86179361e+00
   1.29879685e-09] nan

在改变

[0.1329492 0.13074885…

后，

x0

突然变为

[5.93742471e-01 4.06257529e-01…

，并返回

NaN

奇怪的是，目标方法

f（x0）

可以返回最后一个

x0

的值（

[5.93742471e-01 4.06257529e-01…]）

）

---

我真的不知道该怎么办。

我不太确定原因是什么，因为我没有目标函数或对scipy.optimize.minimize（）的调用，但我看到的是：

第一个和第二个到最后一个x在两个组件中仅相差1*10^-8。这似乎非常小

如果未另行指定，

minimize

将根据是否指定了约束来决定（查看文档字符串）。你很有可能最终得到BFG或类似的，基于梯度的。现在，如果你尝试根据前几次评估构建梯度，我可以看出，在如此小的间距下，这将导致疯狂的结果

问题是：你是否做了导致这些小的起始间隔的事情？你是否指定了要使用的算法？你是否指定了可能触发小的初始间隔的边界？通常，除非有充分的理由不去某个地方，否则不要设置边界。许多人只会基于“我认为这里没有好的解决方案”--这是一个坏习惯，并且混淆了许多算法

为了更好的分析，你应该发布更多的信息。

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根据您的问题，您可能会发现，考虑到输入变量的数量，最小二乘法或单纯形优化器可能更好，甚至可能是遗传算法。

能够看到

最小化中指定的目标函数和参数将很有帮助，（例如
方法是什么？
（您尝试过其他方法吗）您是否设置了任何
界限
）听起来您认为问题与样本值的剧烈波动有关；设置
界限
参数可能会很有用