問題タブ [scipy-optimize-minimize]

流域ホッピングを使用すると、次のエラーが発生します。 basinhopping_bounds() got an unexpected keyword argument 'f_new'

DTLZ7問題を解決するために、PythonでX、Fモデルの分析を実装しようとしています。

それで、私は結果がわかっている 4 つの線形 FO の問題から始めました。グローバル最小化のためにベイスンホッピングを使用して問題を解決しようとすると、上記のエラーが発生します (scipy-1.2.1.)。誰が何がうまくいかないのか知っていますか？

コードの一部は次のとおりです。

一部の (利回り曲線) 市場データの PCA 重みの解を生成しようとしています。ただし、scipy.optimize.minimize 関数でエラー メッセージが表示されます。

主なエラーは、引数を最小化関数に間違って読み取っているように見えることです (error_sum)。

ここで一般的なフォームを調べましたが、コードを使用しても機能しません。 Scipy Minimize - 目的関数を最小化できません

以下のようなエラーメッセージ

scipy.optimize.minimze次のように目的関数を最小化するため に使用しようとしています。

ただし、エラーで使用Poolすると、from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool

byを使用Poolするfrom multiprocessing import Poolと、エラーが表示 されAttributeError: Can't pickle local object 'kl_ucb.act.<locals>.max_q_min'ます。

さまざまな制約に対して並列コンピューティングを使用する方法はありますか?

最適化タスクに scipy ライブラリを使用しています。最小化する必要がある関数があります。私のコードと関数は次のようになります

a、b、c の値は時間とともに変化し、一定ではありません。関数は、a、b、c 値に対して最適化するのではなく、時間の経過とともに変化する可能性がある特定の a、b、c 値に対して最適化する必要があります。これらの値を目的関数への入力として与えるにはどうすればよいですか?