tensorflow中differential_evolution_minimize的多维输入-概率？

在TensorFlow中，differential_evolution_minimize是一种优化算法，用于解决多维输入问题。它基于差分进化算法，通过迭代搜索来寻找函数的最小值。

差分进化算法是一种全局优化算法，适用于具有连续可导性和非连续可导性的函数。它通过维护一组候选解（称为种群）来进行搜索。在每一代中，算法会根据一定的策略对种群中的个体进行变异、交叉和选择操作，以产生新的候选解。通过不断迭代，算法会逐渐收敛到函数的最小值。

多维输入-概率是指在使用differential_evolution_minimize算法时，对于多维输入的问题，可以通过设置概率参数来控制变异和交叉操作的概率。具体来说，概率参数可以控制变异操作中每个维度的变异概率，以及交叉操作中个体之间进行交叉的概率。通过调整概率参数，可以影响算法的搜索策略和收敛速度。

在TensorFlow中，可以使用tfp.optimizer.differential_evolution_minimize函数来应用差分进化算法进行优化。该函数提供了一系列参数，包括目标函数、初始种群、变异策略、交叉策略、概率参数等。通过设置合适的参数，可以实现对多维输入问题的优化。

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