Page 160 - 6734

• детерміновані;
• стохастичні;
• комбіновані.

За порядком похідної, що обчислюється, поділяються на

• прямі (обчислюються тільки значення функції);
• першого порядку (градієнтні);
• другого порядку.

Інтерфейсом для оптимізації функції однієї змінної різними
методами є minimize_scalar [14]. Розглянемо локальну
оптимізацію скалярної функції (однієї змінної)
методом Брента.
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize_scalar, fminbound
def f(x): # функція однієї змінної (цільова функція)
return np.sin(x)+np.cos(x**2)
res = minimize_scalar(f, bounds=(-3, 3),
method='bounded') # знайти мінімум f(x) в заданих
границях. Критерій пошуку - мінімум, допустима
множина x від -3 до 3
print "argmin=",res.x

argmin = fminbound(f, -3, 3) # або так
print "argmin=", argmin
argmax = fminbound(lambda x: -f(x), -3, 3) # знайти
максимум f(x) в заданих границях
print "argmax=", argmax

import matplotlib.pyplot as plt
x=np.linspace(-3,3,100)
plt.plot(x,f(x),'k') # графік
plt.scatter([argmin,argmax], [f(argmin),f(argmax)],
linewidths=[3,3]) # локальні екстремуми
159