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问在Python中，我可以使用哪些算法在高维离散空间中进行优化？
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Stack Overflow用户

提问于 2021-04-27 08:32:32

回答 1查看 137关注 0票数 1

我有一个矩阵D，表示高维空间中的点的网格。行数是数据点的数量，列数是空间的维度。

我有一个函数f，它可以取一行D，并输出一个浮点值。如果函数f可以在网格外的点上求值，那么它将是光滑的。函数f可以有多个零。

我想找到函数f接近于零的点(行实例)。我不想详尽地计算D中每一行的函数，因为这里有太多的行。

对于这个问题，你推荐什么算法和库？我更喜欢使用现有的Python库来简化实现。我也对寻找多个零感兴趣。

因此，首先，我在考虑使用某种类型的单形搜索，也许可以从不同的开始位置多次运行它(多开始)。不过，我不知道有什么库可以解决这个问题。

非常感谢您的帮助

discrete-mathematics

python

optimization

datagrid

solver

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2021-04-27 08:45:48

因为您不想计算f太多次，所以您的问题看起来像是黑盒函数问题。要优化这样的函数，有许多工具，如贝叶斯优化，将使用高斯过程对函数的形状进行建模(请查看维基百科中的“克里金”)。如果您的函数f值是一维的，我建议您使用smt：https://github.com/SMTorg/SMT

如果有很多目标，我开发了一个工具：https://github.com/RobinGRAPIN/smoot。查看笔记本教程以了解其功能:)

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/67279570

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