Я пытаюсь найти оптимизированный вход для модели RNN (GRU) технологической установки, которая минимизирует разницу между выходом и желаемым выходом. Я использую obj = (model_output (x) - требуемый_output (x)) ** 2
Если я использую 1) sol = минимизировать (цель, x0, метод = 'SLSQP', bounds = bnds, options = {'disp': True}) Он просто возвращает x0
2) sol = diff_evolution (target, bnds) занимает очень много времени (несколько минут для 1 x. Если я использую его итеративно, он занимает несколько часов)
PS Я упомянул рекурсивно, поскольку x - это входное значение, превышающее 20 временных шагов, затем мне нужно перейти с 1:20 на 2:21 и так далее до 381: 400 временных шагов для моей проблемы. Таким образом, я выполняю эту операцию рекурсивно, используя для l oop.
Также границы - это простые границы для ввода, так как x должен быть между (60,80).