python - 带整数的 Scipy 差分进化

Question

我正在尝试使用 scipy.optimize.differential_evolution 进行优化。该代码要求为 x 中的每个变量设置边界。但我想要一个解决方案，其中部分 x 必须是整数，而其他部分可以自由地作为浮点数。我的代码的相关部分看起来像

    bounds = [(0,3),(0,3),(0,3),???,???]
    result = differential_evolution(func, bounds)

我应该用什么替换 ???'s 来强制这些变量在给定范围内是整数？

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如评论中所述，不直接支持“整数约束”。

但是，您可以最小化修改后的目标函数，例如：

def func1(x):
    return func(x) + K * (x[3] - round(x[3]))**2

这将迫使x[3]一个整数值（不幸的是你必须调整K参数）。

另一种方法是在评估目标函数之前对（某些）实值参数进行舍入：

def func1(x):
    z = x;
    z[3] = round(z[3])
    return func(z)

两者都是使用差分进化解决离散优化问题的常用技术，并且它们工作得很好。

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差分进化可以支持整数约束，但当前的 scipy 实现需要改变。

从 scipy 源代码看来，他们的 DE 是基于 Storn, R 和 Price, K，差分进化 - 连续空间上全局优化的简单有效的启发式算法，全局优化杂志，1997

然而，正如这篇评论论文所指出的那样，该领域已经取得了进展。差异进化的最新进展——一项更新的调查

有几篇论文介绍了对算法的更改，以便它可以处理整数。我没有时间查看所有选项，但也许本文可以提供帮助。

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我应该用什么替换 ???'s 来强制这些变量在给定范围内是整数？

wrapdisc是一个包，它是一个瘦包装器，它可以让您使用各种优化器优化有界整数变量和浮点数scipy.optimize。它的自述文件中有一个使用示例。有了它，您根本不必调整目标函数。它在内部使用舍入来支持整数，尽管这个细节对用户是隐藏的。

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