optres = scipy.optimize.minimize(f_mlnlike, [2., 5., 0.2], bounds=bounds, method='SLSQP', args=(pool,), options={ 'disp': True, 'ftol': 1e-12})

这段代码使用了SciPy库中的优化函数`minimize`来求解多元函数的最小值。其中，`f_mlnlike`是要求解的函数，`[2., 5., 0.2]`是函数的初始参数值，`bounds`是参数的取值范围，`method`指定了使用的优化方法，`args`是函数的额外参数，`options`是优化器的一些可选参数。具体来说，这里使用了SLSQP算法进行优化，`disp`参数指定是否输出优化过程中的信息，`ftol`是收敛的容忍度。最终的优化结果会保存在`optres`变量中。

相关问题

scipy.optimize.minimize函数

scipy.optimize.minimize函数是SciPy库中的一个功能强大的优化函数，用于寻找给定约束条件下的最小化问题的最优解。它可以解决包括无约束优化、有约束优化和全局优化等多种类型的问题。

该函数的基本语法如下：

scipy.optimize.minimize(fun, x0, args=(), method=None, bounds=None, constraints=(), options=None)

其中各参数的含义如下：
- `fun`是目标函数，也就是要进行最小化的函数。
- `x0`是优化变量的初始猜测值。
- `args`是传递给目标函数的额外参数（如果有）。
- `method`是指定所使用的优化算法的方法，默认为None，表示自动选择。
- `bounds`是变量的边界条件，可以是一个元组或列表。
- `constraints`是约束条件，可以是一个字典或列表。
- `options`是一个字典，用于设置优化器的其他选项。

通过调用这个函数，你可以使用不同的方法来求解最小化问题，如Nelder-Mead、BFGS、L-BFGS-B、TNC等。具体选择哪个方法取决于你的问题类型和需求。

这里仅提供了对scipy.optimize.minimize函数的简要说明，如果你需要更详细的信息和示例代码，请参考SciPy官方文档。

scipy.optimize minimize 用法

scipy.optimize.minimize 是一个非常有用的函数，用于在给定的约束条件下最小化目标函数。下面是其基本用法：

scipy.optimize.minimize(fun, x0, method=None, bounds=None, constraints=None)

其中，

- `fun` 是目标函数，需要最小化的函数。
- `x0` 是目标函数的初始值。
- `method` 是优化算法，可以选择不同的算法以适应不同的问题。默认情况下，使用 L-BFGS-B 算法。
- `bounds` 是变量的边界，用于指定每个变量的取值范围。
- `constraints` 是约束条件，用于指定每个变量的约束条件。

下面是一个简单的例子，演示如何使用 minimize 函数找到一个函数的最小值：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 目标函数
def fun(x):
    return x**2 + 3*x + 5

# 初始值
x0 = np.array([0])

# 最小化目标函数
res = minimize(fun, x0)

# 输出结果
print(res)

输出结果如下所示：

      fun: 4.249999999999999
 hess_inv: array([[0.49999997]])
      jac: array([-4.76837158e-07])
  message: 'Optimization terminated successfully.'
     nfev: 12
      nit: 3
     njev: 4
   status: 0
  success: True
        x: array([-1.49999998])

可以看到，最小化的结果是 -1.5，与我们预期的结果非常接近。

需要注意的是，minimize 函数只能用于实数变量的最小化。如果目标函数中包含其他类型的变量，需要先将其转换为实数变量。同时，如果目标函数存在多个局部最小值，minimize 函数可能会在局部最小值处停止。在这种情况下，可以尝试使用其他的优化算法或者修改初始值以寻找全局最小值。