我正在尝试优化非线性函数（总和），看起来像这样：
1/(x1+x1)+2/(x1+x2)+1/(x2+x2)+1/(x1+w1)+1/(x2+w1)+1/(x1+w2)+1/(x2+w2)+...
其中变量是x1和x2，我有w的列表。
当测试出我知道答案的各种w集时，我发现我正在使用的优化器（scipy.optimize.fmin_tnc）未能给出相隔几个数量级的x1和x2值的正确答案。
如果值的大小更相似，则给出正确的答案。
例如，一组2个唯一值和几个简并值（给定少量噪声）：
w=[5e-13,5e-13,5e-13,5e-13,5e-13,5e-7,5e-7,5e-7]
返回〜5e-13和〜2.4e-7的值。
我尝试调整公差，但这似乎并未改善此测试用例的结果。
最佳答案
将“重新缩放”标志设置为高于默认值（1.3）消除了此问题。我相信此标志通过缩放变量使最小化器更加稳定，因此它们的大小更相似。
关于python - 优化两个变量的函数，这些变量的大小在python中相差几个数量级，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/32813587/