python – Scipy差分进化与整数

内容导读

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内容图文

我正在尝试使用scipy.optimize.differential_evolution运行优化.代码调用x中每个变量的边界.但我想要一个解决方案,其中x的部分必须是整数,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)

我应该用什么来替换？以强制这些变量在给定范围内的整数？

解决方法:

正如评论中所指出的,没有直接支持“整数约束”.

然而,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]朝向整数值(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舍入(某些)实值参数：

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

两者都是使用差分进化来处理离散优化问题的常用技术,并且它们工作得非常好.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – Scipy差分进化与整数全部内容，希望文章能够帮你解决python – Scipy差分进化与整数所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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