我在指定差分进化算法和多层 perceptron.network 的初始种群后遇到了这样的问题。 它需要通过 DE 来进化 MLP 的种群。 我尝试使用 Evolutionary package，但在这个问题上失败了。 我只是 julia 的初学者。有人可以帮我解决这个问题吗？ 或者是否有任何其他 ...
我想在 python scipy "differential_evolution" 中传递一个共享变量来跟踪实验编号。 我可以使用 worker=1 执行此操作，但我无法跟踪 worker > 2 的实验编号。这是我的代码： ...
我得到了用于模拟多元回归 model 的代码来使用差分进化工作，甚至得到了多处理选项来帮助减少运行时间。 但是，对于 7 个具有 10 个值的自变量以及对 21 100+ 个元素矩阵的矩阵运算，在 24 个内核上工作需要一些时间。 我没有太多使用 PyOpenCL 进行多处理的经验，所以我想问一下 ...
我试图找到正确的缩放比例、角度和平移来对齐具有不同分辨率的两个图像，使用 different_evolution（如下面的代码所示），它有效，但是我想比较的像素越多，我的代码的运行时间越长. 我的方法详细如下：我在高分辨率图像的坐标上使用带有参数 sc1、sc2（缩放因子）、al（角度）、u1（水 ...
我正在运行一个 python 脚本，它使用scipy.optimize.differential_evolution来为给定的数据样本找到最佳参数。 我正在按顺序处理我的样品。 该脚本运行良好，尽管当我想使用 package 中实现的并行计算选项时，通过以下方式调用它： 评估res几次后，它会抛出 ...
我使用 Scipy 的内置差分进化在 Python 中的参数 nu 上找到 function f 的最大值，同时保持其他项（args）固定。 我的代码max = scipy.optimize.differential_evolution(lambda nu:-f(args,nu),bounds) ...
我想知道如何触发 scipy 优化算法（如差分进化、双重退火和盆地跳跃）的提前停止。 我知道您可以调用返回 True 或 False 的回调 function，但是，我想知道当适应度 function 多次迭代收敛到相同的值时如何触发整个算法停止。 例如，如果 maxiter 设置为 250，但适应 ...
我正在尝试在我的程序中使用scipy.optimize.differential_evolution优化器。 但我需要的解决方案只有整数...... 现在解决方案（ scipy.optimize.OptimizeResult 的属性 x ）总是看起来像这样： 但我需要解决方案中的所有元素都是整数， ...
我使用 Scipy.optimize.differential_evolution 来估计我的模型的参数； 但是，与 Curve_fit 不同，它不能消除协方差。 如何计算参数的不确定性？ ...
差分进化是基于种群的算法。 但是， scipy.optimize.differential_evolution将结果返回为OptimizeResult ，它只提供人口中最优秀的精英，而忽略其一代的其余部分。 有人如何保存有关最后一个人口的信息？ ...
我正在使用基于梯度的变异算法（Takahama，2006）实现 E 约束差分进化。 对于变异部分，我必须为试验向量计算每个约束函数的梯度，从而定义雅可比矩阵。 我是通过有限的差异来做的。 我知道矩阵应该是 mxn，m = 约束数，n = 维数（试验向量的长度）。 对试验向量的扰动将是pseudo-i ...
对于一些优化问题，我使用 scipys 优化工具箱中的差分进化。 我想使用几个 CPU 来加速这个过程，但我想将几个额外的 arguments 传递给目标 function。 然而，这些不仅仅是一些标量，而是一些优化评估模型所需的数据集。 当我尝试以通常的方式将 arguments 直接传递给目标 ...
我正在尝试使用 scipy 优化差分进化来优化以下 function： 代码在 DE 上运行良好，但我正在寻找一种更智能的方法来强制每个变量必须大于以前的事实。 我想使用 Constraint 参数，但我不知道如何在正确的 sintax 中编写线性约束。 我见过人们使用字典，其他人使用专用功能（总是 ...
我有一个现有的多处理池，可用于我想传递给差分进化的其他功能，但我似乎无法正确设置工作人员输入。 这可能吗？ 文档说workers应该 ...类似于地图的可调用对象，例如 multiprocessing.Pool.map 用于并行评估总体。 我试过了： 谢谢。 ...
我正在尝试在 python 中使用很多参数（从 37 到 1099）制作一个集中的降雨径流平衡 model。 作为输入，它将接收每日降雨和温度数据，然后提供 output 作为每日流量。 我被困在模型校准的优化方法上。 我选择差分进化算法是因为它易于使用并且可以应用于此类问题。 我写的算法效果很好， ...
我正在使用 scipy 差分进化。 我必须设置以下线性约束。 0<x1+x2+x3+x4<=1。 x2+x3=1。 我设置了以下矩阵 A=[0 1 1 0] B=[1]。 线性约束 = 线性约束（A，B，B，真）。 我还将下限和上限设置为 0 和 1。 然而，在每次迭代中，目标 fu ...
作为多启动优化的一部分，我正在运行差分进化 (DE)，即 output，我将其作为初始值提供给使用 SLSQP 的 scipy 最小化（我需要约束）。 我正在测试 Ackley function 上的程序。 即使在 DE 返回最优值（零）的情况下， scipy 最小化也会偏离最优初始值并返回高于最优 ...
我正在尝试解决 python 中的 model 并将 model 的未知参数拟合到实验数据。 model 由 2 个 ODE 组成，我使用 scipy.integrate.solve_ivp 解决它。 model 的参数是未知的，所以我想用多种方法来拟合它们。 我的第一选择是差分进化，因为它可以 ...
我正在使用 Scipy 的差异进化优化器，并且看到了一些我无法协调的行为，并且正在寻找对 DE 有一点专业知识的人。 一点背景知识，我将所有成员的目标函数视为使用“best1exp”变异策略进行迭代的函数。 best1exp 策略通过采取 其中 b_0 是最著名的解决方案，F 是突变常数 ...
我需要使用差分进化的 scipy 实现来最小化一个函数。 我想利用并行性来加速计算，我尝试设置workers=-1。 我收到一个错误并搜索我发现问题是我试图最小化的函数是不可选择的。 我需要帮助来了解如何使它可以选择。 最小化函数的工作方式如下： 一个类对象有一个属性向量，即观察到的数据。 ...