最近做的**裡面涉及到了數學規劃，因此小小研究了一下，怎麼用python來實現乙個數學規劃，求函式最小值。這期部落格主要會講以下內容：
簡單說：數學規劃就是給定一些條件，求出使得目標函式最小（或最大）的引數。對於計算機不發達的年代，這種工作都是人做的，因而有好多好多不同的數學大佬，發明了許多不同的找最小值的方法。
然而，想寫乙個python**來求解數學規劃問題，其實並不需要知道數學規劃問題是什麼，因為數學規劃的演算法已經以函式的形式打包好了，只需要調函式，就可以輕鬆求解數學規劃問題。
前面已經提到，求最小值的過程可以在python中輕鬆實現，python的scipy庫實現了許多不同找最小值的方法。
參考: 官方文件.
舉乙個簡單的例子：
res = minimize(minfunc,z,method='nelder-mead',options=)minfunc是目標函式，z是最後尋找的引數，method是所使用的方法，在這裡使用的方法是nelder-mead
值得注意的是
官方文件中給了一些參考資料來介紹nelder-mead方法，可以參考，比較易懂的資源是這兩篇部落格:
粗糙地來看，nelder-mead對於乙個n維函式的最優化問題中會有n+1個候選者，不斷地更新這n+1個候選者，最終得到最優解。每次迭代都會更新1次候選者，更新的方法有4種，分別是：
nelder-mead演算法通過判斷各種情況，來選擇執行這4種操作的哪一種，具體細節可以看 nelder–mead演算法詳解這篇部落格講的比較清楚了，在這裡不多說。
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