МЕТОД ХУКА ДЖИВСА PYTHON

Метод Хука-Дживса - это численный метод оптимизации функций многих переменных без ограничений. Он использует поиск с шагом и паттерном, где последний находится на основе шага и точки в пространстве параметров. Метод Хука-Дживса иногда называют методом паттерного поиска.

Говоря простым языком, метод Хука-Дживса заключается в том, чтобы сначала изначально найти приблизительное значение минимума путем перебора и поиска с шагом. Таким образом, построится начальный паттерн в области минимума. Затем, используя этот паттерн, метод Хука-Дживса «перебирает» всю область поиска, пока не достигнет минимума.

Если говорить о реализации метода Хука-Дживса на Python, вот краткий пример:

def hook_jeeves_method(start_point, step_size, deviations):    current_point = start_point    result = cost_function(start_point)    while True:        left_point = current_point - step_size        left_value = cost_function(left_point)        if left_value < result:            current_point = left_point            result = left_value        else:            right_point = current_point + step_size            right_value = cost_function(right_point)            if right_value < result:                current_point = right_point                result = right_value            else:                step_size /= deviations                if step_size < 1e-6:                    break    return current_point, result

Это лишь пример, позволяющий лучше понимать, как работает метод Хука-Дживса, но на практике для решения более сложных задач вам может потребоваться изменить его под конкретную ситуацию.