Python 最大化功能：什么方法？

我有一个类似这样的函数：

f（x）=min（f_1（x_1），…，f_n（x_n））

其中

n

大约是10，所有

f_I

都是正单调的，平滑的，它们的值几乎总是（对于所有

x_I

对于所有

f_I

）的差异小于10倍。因此，它们似乎非常适合分析。
有这样的限制时，最大化it的最佳（快速）方法是什么：
-所有

x_i

都是整数且小于~100
-所有

x_i

的乘积应位于指定值附近（假设，不超过该值的10%）

任何语言的算法描述都是值得赞赏的，但如果是Python，那么它的性能会好十倍：）

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注：早些时候，我研究过遗传算法，并首次将其应用于这项任务。然而，这似乎不是最好的选择：GAs的速度非常慢，我也无法想出有效的交叉操作来解决这个问题。

我没有立即看到比随机选择一个起点、用每个输入x_I评估每个函数f_I、确定最小输入更好的解决方案，然后增加得到最低结果的函数的输入。它并不优雅，也不复杂，但它是一种很好的基本暴力方法

int (**f_is)(int n);

//...

int xs[10];

//...

while(true) {
    int i = 0;

    int cmin = f_is[0](i);
    int cminIndex = 0;

    for(i = 1; i < 10; ++i) {
        int cfunc = (f_is[i])(i);

        if(cmin < cfunc) {
            cmin = cfunc;
            cminIndex = i;
        }
    }

    ++xs[cminIndex];
}

int（**f_is）（int n）；
//...
int-xs[10]；
//...
while（true）{
int i=0；
int cmin=f_为[0]（i）；
int-cminIndex=0；
对于（i=1；i<10；++i）{
int cfunc=（f_是[i]）（i）；
如果（cmin

---

编辑：还有两件事：如果并行计算f_i（n_i）和join并取min，速度会快得多，但仍然需要一种方法将产生最小值的函数的索引传递回调用方。我推荐Haskell作为一种很好的语言来编写这篇文章，因为它比python快得多，在某些情况下，您可以不费吹灰之力就获得很好的并发支持。

您的f_I函数看起来像什么，它们做什么？嗯，单调的定义又是什么？如果它的意思和我想的一样，

min（f_1（x），f_1（x+abs（C））==f_1（x）

。这难道不是一个简单的问题吗？我想他是说每个函数都是单调的，有n个不同的函数。@kojiro我是说每个函数都是单调的（你所写的当然是真的），它们之间没有（简单的）关系。@Cherma，那么根本没有办法概括出一个解决方案

lambda x:x

和

lambda x:2*x

都是正单调函数，但它是

f_1

和

f_2

？与这个问题无关，但在你回答之后，我开始学习haskell。关于它有很多有趣的事情，但是你对它的表现的评论是决定性的因素。很高兴听到我的评论带来了不同。Haskell确实是一种优秀的、扩展思维的语言。