python中的离散优化

Question

我正在尝试使用scipy.optimize 包来优化离散优化问题（全局优化）。根据文档，scipy.optimize.anneal 中实现的模拟退火应该是一个不错的选择。但我不确定如何强制优化器只搜索搜索空间的整数值。有人可以帮忙吗？

一个说明性的例子：

f(x1,x2) = (1-0.4*x1)^2 + 100*(0.6*x2 -0.4*x1^2)^2

where, $x1, x2 \in I$

Answer 1

我检查了 scipy.optimize.anneal，但看不到使用离散值的方法。自己实现它的方法是创建一个自定义的“移动”函数，但是您必须指定时间表（通过字符串）的方式会阻止您这样做。

我认为这是一个很大的错误，如果你可以只传递一个自定义调度类作为参数，你可以自定义它以使用离散变量和更多的东西。

我找到的解决方案是改用这个其他实现： https://github.com/perrygeo/python-simulated-annealing

因为您必须提供修改状态的函数，所以您可以控制它可以具有哪些值，或者它们是离散的还是连续的。