Python SciPy : 大域的最適化アルゴリズムbasin hopping 法は最初にランダムな初期値を作成し、そこから局所的最適化手法で局所的最小値を探索します。 求まった最小値に基づいて新たに初期値を作成し、そこからまた局所的最小値を探索します。 これを繰り返すことで、大域的最小値を探索します。 局所的最適化手法に偏導関数を与える高速なアルゴリズムを選択すれば、高速に大域的最適値を求めることができます。 うまく大域的最適値を計算するには、初期値を作成する際のステップ幅や、メトロポリス法により新しい初期値を採用するか決めるための制御パラメータ T の調整が必要です。 力まかせ法は指定した範囲の格子点から総当たりで最小値を探索します。 そのため、計算には時間がかかりますが、指定範囲に大域的最小値があることがわかっているなら、確実にそれを求めることができます。 differential_evolution は ver0.15 から追加され
