将参数缩放到0到1之间以进行优化

在缩放参数之前,必须了解 最大值(参数) 和 最小值(参数) 。 然后,可以按如下方式将值缩放到0到1之间:

归一化[x1] = (x1最小值(参数))/(最大值(参数)-最小值(参数))

下面的示例代码运行良好:

test=[1,3,5] #test values
def norm(params = [], *args):
    new_list=[]
    print params
    for x in params:
        y=(float(x)-min(params))/(max(params)-min(params)) #normalize
        new_list.append(y)
    return new_list
output=norm(test)
print output

要添加到程序中的代码:

def blabla(params): ### SOME FUNCTION WE WANT TO MINIMIZE
    x1,x2,x3=params #### PARAMETERS OF THE FUNCTION
    x1=(float(x1)-min(x1,x2,x3))/(max(x1,2,x3)-min(x1,x2,x3)) ## Similarly for x2 and x3
    c=100+x1*9*x2-3*x3
    return(c)