最小化（方法=“COBYLA”）

scipy.optimize.minimize(fun, x0, args=(), method=None, jac=None, hess=None, hessp=None, bounds=None, constraints=(), tol=None, callback=None, options=None)

使用约束优化通过线性逼近（COBYLA）算法最小化一个或多个变量的标量函数。

另外参见

有关其余参数的文档，请参阅scipy.optimize.minimize

选项:

——-

rhobegfloat

对变量进行合理的初始更改。

tolfloat

优化中的最终精度（不精确保证）。它是置信域大小的一个下界。

dispbool

设置为 True 会打印收敛消息。如果为 False，verbosity 则会被视为设置为 0 而忽略。

maxiterint

函数评估的最大次数。

catolfloat

违反约束的容忍度（绝对）。