鲍威尔方法 Scipy 中的边界

Question

让我们最小化函数

f =lambda x: (x+1)**2 

在 scipy 中使用鲍威尔方法

如果我们使用

scipy.optimize.minimize(f, 1, method='Powell', bounds=None)

回报是

   direc: array([[1.]])

     fun: array(0.)

 message: 'Optimization terminated successfully.'

    nfev: 20

     nit: 2

  status: 0

 success: True

       x: array(-1.)

即最小值应为-1。如果我们提供界限

scipy.optimize.minimize(f, 1, method='Powell', bounds=[(0,2)])

返回又是

   direc: array([[1.]])

     fun: array(0.)

 message: 'Optimization terminated successfully.'

    nfev: 20

     nit: 2

  status: 0

 success: True

       x: array(-1.)

现在这是错误的！正确答案应该是 0。这就像不考虑边界一样。我正在使用 scipy '1.4.1' 和 python 3.7.6。有人有任何线索吗？

Answer 1

In [11]: scipy.optimize.minimize(f, x0=1.0, method='Powell', bounds=[(0.0,2.0)])Out[11]:   direc: array([[1.64428414e-08]])     fun: array(1.) message: 'Optimization terminated successfully.'    nfev: 103     nit: 2  status: 0 success: True       x: array([2.44756652e-12])

Answer 2

我想补充一点，我也注意到鲍威尔方法倾向于探索越界参数。