МЕТОД ФЛЕТЧЕРА РИВСА PYTHON

Метод Флетчера-Ривса (Fletcher–Reeves) является одним из наиболее распространенных методов оптимизации без ограничений для многомерных функций.

В Python для использования метода Флетчера-Ривса можно воспользоваться библиотекой scipy.optimize. Например, чтобы найти минимум функции x^2 + y^2 при условии, что x + y = 0, можно использовать следующий код:

from scipy.optimize import minimizedef fun(x): return x[0]**2 + x[1]**2def con(x): return x[0] + x[1]cons = {'type':'eq', 'fun':con}res = minimize(fun, [0, 0], method='CG', jac=None, constraints=cons, options={'maxiter':50})print(res.x)

Здесь функция fun определяет целевую функцию, функция con задает условие-ограничение, которое задается в виде равенства x[0] + x[1] = 0, а res.x содержит найденное минимальное значение для переменных x.

Метод Флетчера-Ривса является методом градиентного спуска, в котором на каждой итерации вычисляется градиент функции и направление спуска. Он является относительно простым и сходимым методом оптимизации и может быть эффективно применен для функций с небольшим числом переменных.

Метод сопряженных градиентов

Методы Оптимизации. Семинар 20. Метод сопряженных градиентов

CVXOPT in Python - Package for Convex Optimization - Python # 7

ООП 17 Магические методы __add__, __mul__, __sub__ и __truediv__

Belajar Algoritma Optimisasi Firefly dan Implementasi di Python dengan Mudah dan Cepat

Метод сопряженных градиентов

Градиентный Бустинг с нуля на Python

ЦОС Python #2: Метод градиентного спуска

Pencocokan String (String/Pattern Matching) Bagian III: Algoritma Boyer- Moore

BLGPG-08B27524FDC5-24-11-24-00

Новые материалы: