scipy.optimize представляет множество различных методов локальной и глобальной оптимизации многомерных систем. Тем не менее, у меня есть очень долгий прогон оптимизации, который может быть прерван (и в некоторых случаях я могу прерывать его намеренно). Есть ли способ перезагрузить ... ну, любой из них? Я имею в виду, что очевидно, что можно предоставить последний, наиболее оптимизированный набор параметров, найденный в качестве первоначального предположения, но это не единственный параметр в игре - например, есть также градиенты (например, якобианы), популяции в дифференциальной эволюции и т. Д. Я, очевидно, не хочу, чтобы это тоже начиналось заново.

Я вижу мало способов доказать это скупым, ни спасти его состояние. Для функций, которые, например, используют якобиан, есть аргумент якобиана («jac»), но это либо логическое значение (указывающее, что ваша функция оценки возвращает якобиан, а моего нет), либо вызываемая функция (я бы только иметь единственный результат из последнего запуска, чтобы обеспечить). Ничто не занимает только массив последнего доступного якобиана. А с дифференциальной эволюцией потеря населения была бы ужасна для производительности и конвергенции.

Есть ли какие-либо решения для этого? Любой способ возобновить оптимизацию вообще?