Python SciPy库minimize函数最小化优化示例解析

这段代码使用SciPy库中的minimize函数来进行最小化优化。首先，代码导入了minimize函数和get_expectation函数。然后，代码调用get_expectation函数来获取期望值。接下来，使用minimize函数来最小化期望值函数。函数的输入参数包括要优化的函数，初始参数值[1.0, 1.0]，以及优化方法为'COBYLA'。最后，代码打印出优化结果res。

这段代码示例演示了如何使用SciPy库中的minimize函数进行最小化优化。其中，get_expectation函数用来计算期望值，minimize函数则使用'COBYLA'方法来寻找最优参数值。最终，代码打印出的res变量存储了最小化优化后的结果。

代码解释：

from scipy.optimize import minimize

expectation = get_expectation(graph)
res = minimize(expectation,
               [1.0, 1.0],
               method='COBYLA')
res

• from scipy.optimize import minimize：导入SciPy库中的minimize函数，该函数用于进行最小化优化。
• expectation = get_expectation(graph)：调用get_expectation函数，传入参数graph，获取期望值并将其存储在expectation变量中。
• res = minimize(expectation, [1.0, 1.0], method='COBYLA')：使用minimize函数进行最小化优化。
  • expectation：要优化的函数，即前面获取的期望值函数。
  • [1.0, 1.0]：优化函数的初始参数值。
  • method='COBYLA'：指定优化方法为'COBYLA'，它是一种适用于约束优化问题的直接搜索方法。
• res：存储最小化优化结果的变量。

通过这段代码，可以理解SciPy库提供的minimize函数是如何进行最小化优化的，以及如何使用'COBYLA'方法进行约束优化。