問題タブ [scipy-optimize]

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。

2 つの入力 "m, d" を入力として取る損失関数を最適化しようとしています。これらは両方とも (32, 32, 1) 行列です。値を 0 から 1 の間でバインド/制約する方法を理解できません。「m、d」は、トレーニング済みの ML モデルに入力される入力に適用するフィルターです。

私はこれらのドキュメントを見てきました

https://scipy-lectures.org/advanced/mathematical_optimization/index.html#id54 (Box-Bounds を参照。章の内容のハイパーリンク) https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/optimize. html

制約付きのscipy最小化

次のエラー メッセージが表示されます: ValueError: length of x0 != length of bounds

境界と入力は同じ次元でなければならないことを理解しています。境界を入力する便利な方法はありますか?