Mathematic中的NMaximize在Python中的等效项

我试图在Python中找到Mathematica中“NMaximize”优化命令的等效项。我试着用谷歌搜索，但没有多大帮助

将

NMaximize

中可用的方法描述为：

方法选项的可能设置包括“NelderMead”、“Differentive Evolution”、“SimulatedAnnealing”和“RandomSearch”。

看一看，它还支持：

• 内尔德米德
• 差异进化
• 还有更多

为您的优化问题找到正确的工具是非常重要的！这至少取决于：

• 离散变量
• 平滑优化函数
• 线性、二次曲线、非凸优化问题
• 再说一次：更多

与Mathematica的方法相比，您必须在scipy中预先选择方法（在某种程度上）。

将

NMaximize

中可用的方法描述为：

方法选项的可能设置包括“NelderMead”、“Differentive Evolution”、“SimulatedAnnealing”和“RandomSearch”。

看一看，它还支持：

• 内尔德米德
• 差异进化
• 还有更多

为您的优化问题找到正确的工具是非常重要的！这至少取决于：

• 离散变量
• 平滑优化函数
• 线性、二次曲线、非凸优化问题
• 再说一次：更多

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与Mathematica的方法相比，您必须在scipy中预先选择方法（在某种程度上）.

如果你在Mathematica中描述了这个函数的作用，那么有人会更容易回答。如果你在Mathematica中描述了这个函数的作用，那么有人会更容易回答。我们使用了微分进化，它是有效的。谢谢大家!@很高兴你找到了东西！我们使用了差异进化，它起了作用。谢谢大家!@很高兴你找到了东西！