minimize(method=’SLSQP’)

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

使用顺序最小二乘规划 (SLSQP) 最小化一个或多个变量的标量函数。

另请参见

有关其余参数的文档，请参见 scipy.optimize.minimize

选项:

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ftolfloat

停止准则中 f 值的精度目标。

eps浮点

用于雅各比数值逼近的步长。

disp布尔

设为 True 以打印收敛信息。如果为 False，则会忽略verbosity并将其设置为 0。

maxiterint

最大迭代次数。

finite_diff_rel_step无或类似数组，可选

如果jac in [‘2-point’, ‘3-point’, ‘cs’]则是用于jac数值逼近的相对步长。绝对步长计算为h = rel_step * sign(x) * max(1, abs(x))，可能会调整以适应边界。对于method='3-point'，会忽略h的符号。如果为 None（默认值），则会自动选择步长。