scipy.optimize 提供了许多不同的方法用于多元系统的局部和全局优化。然而，我需要一个很长的优化运行，可能会被中断（在某些情况下，我可能想故意中断它）。有什么办法可以重新启动吗？嗯，有什么办法吗？我的意思是，显然可以提供最后一组最优化的参数作为初始猜测，但这并不是唯一起作用的参数 - 例如，还有梯度（例如雅可比）、差分进化中的种群等.我显然不希望这些也必须重新开始。
我认为几乎没有办法向 scipy 证明这些，也没有办法保存其状态。例如，对于采用雅可比的函数，有一个雅可比参数（“jac”），但它要么是一个布尔值（表明您的评估函数返回一个雅可比，而我的函数没有），要么是一个可调用函数（我只想提供上次运行的单个结果）。没有什么只需要最后一个可用的雅可比数组。在差异进化的情况下，种群的损失对于性能和收敛来说将是可怕的。
有什么解决办法吗？有什么办法可以恢复优化吗？
一般答案是否定的，除了如您所说的从上次运行的最后估计开始之外，没有通用的解决方案。
不过，对于差分进化，您可以实例化DifferentialEvolutionSolver，您可以在检查点对其进行pickle，然后取消pickle以恢复。
（建议来自https://github.com/scipy/scipy/issues/6517 https://github.com/scipy/scipy/issues/6517)
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