МЕТОД НЕЛДЕРА МИДА PYTHON

Метод Нелдера-Мида, также известный как метод "симплекс-метод", это метод оптимизации многомерных функций без ограничений. Метод основан на создании симплекса - многогранника в n-мерном пространстве, где n - это количество переменных в функции.

Метод Нелдера-Мида является довольно простым в реализации и может использоваться для поиска минимумов и максимумов функций. Он также может использоваться для поиска оптимальных параметров в моделях машинного обучения и в других областях.

Одна из основных проблем метода Нелдера-Мида - это необходимость подбора параметров, таких как размерность симплекса и его начальная конфигурация, для достижения оптимальной сходимости. Тем не менее, гибкость и простота метода часто превосходят эти проблемы.

В Python есть несколько библиотек, которые реализуют метод Нелдера-Мида. Одна из самых популярных - это библиотека SciPy.

from scipy.optimize import minimizedef my_func(x): return (x[0] - 1)**2 + (x[1] - 2.5)**2initial_guess = [0, 0]result = minimize(my_func, initial_guess, method='nelder-mead')print(result.x)

Этот пример кода демонстрирует использование метода Нелдера-Мида для поиска минимального значения функции my_func, состоящей из двух переменных.

Minimizer in Python

Nelder Mead

Python: Машинное обучение: Урок 3: Алгоритм Decision Tree (решение реальной задачи)

Nelder Mead Method plus Python code explanation

Метод Нелдера Мида

К лекции по методу Нелдера Мида

Метод золотого сечения

Практика 10 Метод Нелдера-Мида

Метод штрафных и барьерных функций

Python – Multithread–Queue–File: Xử lý đa luồng dùng chung dữ liệu trên cùng một file dùng hàng đợi

BLGPG-9BEBD69984BB-24-09-20-01

Новые материалы: