python - 使用 scipy.optimize.differential_evolution 进行优化

Question

我有一个自定义函数，它接受 3 个值在 0 和 1 之间的参数。我想使用Scipy 中的差分进化来优化这些参数。如何将需要优化的函数的参数传递给differential_evolution函数？请参阅下面我的自定义函数的代码片段。

def per_Model(x,y,z):
...
   newLimit = x ** initialLimit
...
   if simValue < y:
      maxSim=np.argmin(simMatrix)
      ...
   else:
      ...

   newLoad = z ** rankOfLoad
   ...
   bestAccuracy = accuracy_score(actualData,predictedData)

   return -bestAccuracy

我想用一些随机初始值初始化参数 x、y 和 z，并找出这些参数的哪种组合产生最佳结果。我该怎么做？