我正在尝试使用 scipy.optimize.minimize 来获得以下问题的解决方案:
假设给定 f(x,y) = x + 2*y,我们有一个初始猜测值 (1,1)。我们想要解决 f(x,y) = 0,但为了我的目标,任何给我 |f(x,y)| 的解决方案 < 耐受性足够好。显然有无数个解决方案,所以我的问题是:在 optimize.minimize 中是否有算法优先考虑最近的(欧几里得距离)解决方案?也就是说,我想象从初始猜测开始,并在初始猜测周围搜索一个圆圈,如果没有解决方案,半径会增加,但是一旦它碰到一个在容差范围内的点,那么它就会返回该点。
任何指针将不胜感激。
慕哥9229398
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