传递多个值为'nelder mead＆＃39; scipy优化器

Question

我正在尝试使用scipy来运行最小化，而不使用nelder mead。

我的目标函数是：

def obj (self, x): 
    return self.fitn(x[:4], x[4],x[5],x[6]) 

def fitn(self, a, b,c,d):
   'some utility function using a,b,c,d'

 p = scipy.optimize.minimize(self.obj,np.array(a),args=(b,c,d),
                                        method='nelder-mead')

其中，

a =[0.25,0.25,0.25,0.25]
b = scalar value
c = 4 x 4 matrix
d = 1 x 4 matrix

我正面对这样的信息：

obj() takes 2 positional arguments but 5 were given

Answer 1

正如Pierre de Buyl所说，

minimize(self.obj, np.array(a), args=(b,c,d), ...

导致传递给obj的5个位置参数：self，a，b，c，d。 minimize方法不会将所有参数打包到x中。

由于方法obj是使用两个参数def obj (self, x)声明的，因此存在错误。写一致是

def obj (self, x, b, c, d): 

我认为这也消除了你的obj现在正在进行的列表解包的必要性;因此obj失去了目的，可以替换为fitn。