如何解决在 skopt 中为函数 f(x1,x2) 设置 x 的每个维度的界限
我有一个函数 f(x1,x2) 并且想使用 skopt 为 x 的两个维度设置 gp_minimization 的边界。
def func(x1):
return x1[0]
bounds = [(1.0,10.0)]
gp_res = gp_minimize(func,dimensions=bounds,acq_func="EI",n_calls=100,random_state=0)
但是使用具有多个变量的函数，例如 f(x1,x2) 我需要添加第二个变量的边界。我是这样试的：
def func(x1,x2):
return x1[0][0]*x2[0][1]
bounds = [[(1.0,10.0),(10.1,9.9)]]
bounds[0][0] #(1.0,10.0) To set the bounds for x1
bounds[0][1] #(10.1,9.9) To set the bounds for x2
gp_res = gp_minimize(func=func,random_state=0)
我收到错误消息： ValueError: 无效维度 [(1.0,4.0),(1.1,3.9)]。阅读支持类型的文档。
通过改变边界：
def func(x1,x2):
return x1[0][0]*x2[0][1]
bounds = [(1.0,9.9)]
gp_res = gp_minimize(func=func,random_state=0)
我收到以下错误消息： 类型错误：func() 缺少 1 个必需的位置参数：'x2'
你能帮我解决这个问题吗？如何设置两个变量的边界？
参考此示例（Tim Head，2016 年 7 月。由 Holger Nahrstaedt 2020 年重新格式化）： https://scikit-optimize.github.io/stable/auto_examples/strategy-comparison.html#sphx-glr-download-auto-examples-strategy-comparison-py
解决方法
解决了。
解决方案：
dim1 = Real(name='x1',low=1.0,high=100.0)
dim2 = Real(name='x2',high=100.0)
bounds = [dim1,dim2]
@use_named_args(dimensions=bounds)
def func(x1,x2):
return x1*x2
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