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WhiskeyHammer
Asked: 2025-01-22 00:35:34 +0800 CST

Como definir o espaço de busca para uma otimização de equação simples

  • 772

Estou tentando aprender o skopt, mas estou com dificuldade para executar até mesmo uma minimização multivariada simples.

import skopt

def black_box_function(some_x, some_y):
    return -some_x + 2 - (some_y - 1) ** 2 + 1

BOUNDS = [(0, 100.0), (0, 100.0)]

result = skopt.dummy_minimize(func=black_box_function, dimensions=BOUNDS)

Quando executo isso, ele parece descobrir que quero que o espaço de busca para some_x fique entre 0 e 100, mas retorna este erro:

TypeError: black_box_function() faltando 1 argumento posicional obrigatório: 'some_y'.

Como posso definir o espaço de busca para some_xe some_y?

python

3 respostas

  1. Best Answer

    Citando a documentação

    Função para minimizar. Deve pegar uma única lista de parâmetros e retornar o valor objetivo.

    Portanto, black_box_functionnão deve haver dois parâmetros some_x, some_ymas um único parâmetro some_xy, que é uma lista desses dois

    def black_box_function(some_xy):
    some_x, some_y = some_xy
    return -some_x + 2 - (some_y - 1) ** 2 + 1
    • 3

  2. chrslg está correto ao dizer que sua função deve receber uma única lista de parâmetros em vez de vários argumentos, mas você pode usar o use_named_argsdecorador para fazer essa conversão automaticamente. Isso exigirá que você declare suas dimensões como Dimensionobjetos (provavelmente Real) em vez de tuplas, mas tem a vantagem de tornar óbvio que black_box_functioné multivariado.

    import skopt
from skopt.space.space import Real
from skopt.utils import use_named_args

BOUNDS = [Real(name="some_x", low=0, high=100), Real(name="some_y", low=0, high=100)]

@use_named_args(dimensions=BOUNDS)
def black_box_function(some_x, some_y):
    return -some_x + 2 - (some_y - 1) ** 2 + 1

result = skopt.dummy_minimize(func=black_box_function, dimensions=BOUNDS)
    • 2

  3. neste link: https://scikit-optimize.github.io/stable/modules/generated/skopt.dummy_minimize.html

    skopt.dummy_minimize:

    funccalável

    Function to minimize. Should take a single list of parameters and return the objective value.

    def black_box_function(x_and_y):
    return -x_and_y[0] + 2 - (x_and_y[1] - 1) ** 2 + 1

    acho que isso vai resolver seu problema

    • 1

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