【Python scipy】dual_annealing: デュアル・アニーリング法

python

デュアル・アニーリング法とは?

デュアル・アニーリング法(Dual Annealing)は、最適化問題を解くためのアルゴリズムです。最適化問題とは、ある関数を最大化または最小化するような問題を指します。デュアル・アニーリング法は、最適化問題を解くために、温度を下げながら探索を行うというアイデアを採用しています。

Pythonのscipyでデュアル・アニーリング法を使う

Pythonのscipyライブラリを使うと、デュアル・アニーリング法を使って最適化問題を解くことができます。scipyのdual_annealing関数を使うと、温度を下げながら探索を行い、最適な解を求めることができます。

Pythonコード例

以下のPythonコードは、scipyのdual_annealing関数を使って、関数f(x,y)=x2+y2を最小化する例です。

import numpy as np
from scipy.optimize import dual_annealing
def f(x):
x1, x2 = x
return x1**2 + x2**2
x0 = np.array([1.0, 1.0])
res = dual_annealing(f, x0)
print(res.x)
# [0. 0.]

上記のコードでは、関数f(x,y)=x2+y2を最小化するために、scipyのdual_annealing関数を使っています。関数fを最小化するために、x0として[1.0, 1.0]を指定しています。dual_annealing関数を実行すると、最適な解がres.xに格納されます。実行結果は[0. 0.]となり、関数f(x,y)=x2+y2を最小化する最適な解が求められました。

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