鲍威尔方法 Scipy 中的边界

Question

让我们最小化函数f =lambda x: (x+1)**2 在 scipy 中使用鲍威尔方法如果我们使用scipy.optimize.minimize(f, 1, method='Powell', bounds=None)回报是   direc: array([[1.]])     fun: array(0.) message: 'Optimization terminated successfully.'    nfev: 20     nit: 2  status: 0 success: True       x: array(-1.)即最小值应为-1。如果我们提供界限scipy.optimize.minimize(f, 1, method='Powell', bounds=[(0,2)])返回又是   direc: array([[1.]])     fun: array(0.) message: 'Optimization terminated successfully.'    nfev: 20     nit: 2  status: 0 success: True       x: array(-1.)现在这是错误的！正确答案应该是 0。这就像不考虑边界一样。我正在使用 scipy '1.4.1' 和 python 3.7.6。有人有任何线索吗？

Answer 1

In [11]: scipy.optimize.minimize(f, x0=1.0, method='Powell', bounds=[(0.0,2.0)])

Out[11]:

   direc: array([[1.64428414e-08]])

     fun: array(1.)

 message: 'Optimization terminated successfully.'

    nfev: 103

     nit: 2

  status: 0

 success: True

       x: array([2.44756652e-12])

Answer 2

我想补充一点，我也注意到鲍威尔方法倾向于探索越界参数。