我有一个函数,想要找出它的最大值和最小值。我的函数是这样的:
def function(x, y):
exp = (math.pow(x, 2) + math.pow(y, 2)) * -1
return math.exp(exp) * math.cos(x * y) * math.sin(x * y)
我有一个区间 x[-1,1] 和 y[-1,1]。我希望在这个区间内找到此函数的最大值和最小值。
我有一个函数,想要找出它的最大值和最小值。我的函数是这样的:
def function(x, y):
exp = (math.pow(x, 2) + math.pow(y, 2)) * -1
return math.exp(exp) * math.cos(x * y) * math.sin(x * y)
我有一个区间 x[-1,1] 和 y[-1,1]。我希望在这个区间内找到此函数的最大值和最小值。
例如,使用scipy
的fmin
(其中包含Nelder-Mead算法的实现),您可以尝试以下操作:
import numpy as np
from scipy.optimize import fmin
import math
def f(x):
exp = (math.pow(x[0], 2) + math.pow(x[1], 2)) * -1
return math.exp(exp) * math.cos(x[0] * x[1]) * math.sin(x[0] * x[1])
fmin(f,np.array([0,0]))
得到以下输出:
Optimization terminated successfully.
Current function value: -0.161198
Iterations: 60
Function evaluations: 113
array([ 0.62665701, -0.62663095])
请记住:
1)使用scipy
时,您需要将函数转换为接受数组的函数(我在上面的示例中展示了如何做到这一点);
2)fmin
和大多数其它函数一样,都使用迭代算法,因此您必须提供一个起始点(在我的示例中,我提供了(0,0)
)。您可以提供不同的起始点以获得不同的最小值/最大值。
fmin_tnc
(用法如下:fmin_tnc(f,np.array([0.5,-0.5]), approx_grad=True, bounds=[(-1,1),(-1,1)])
)。 - Emanuele Bezzi这里有一些可以提供相对接近的估计值(不是精确值)。
import math
import random
import sys
def function(x, y):
exp = (math.pow(x, 2) + math.pow(y, 2)) * -1
return math.exp(exp) * math.cos(x * y) * math.sin(x * y)
max_func = - sys.maxint - 1
min_func = sys.maxint
maximal_x, maximal_y = None, None
minimal_x, minimal_y = None, None
for i in xrange(1000000):
randx = random.random()*2 - 1
randy = random.random()*2 - 1
result = function(randx, randy)
max_func = max(max_func, result)
if max_func == result:
maximal_x, maximal_y = randx, randy
min_func = min(min_func, result)
if min_func == result:
minimal_x, minimal_y = randx, randy
print "Maximal (x, y):", (maximal_x, maximal_y)
print "Max func value:", max_func, '\n'
print "Minimal (x, y):", (minimal_x, minimal_y)
print "Min func value:", min_func