在Python中离散优化
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，在scipy.optimize.anneal实现的模拟退火应该是一个不错的选择。 但我不知道如何强制优化器仅搜索搜索空间的整数值。 有人可以帮忙吗？
一个说明性例子：
f(x1,x2) = (1-0.4*x1)^2 + 100*(0.6*x2 -0.4*x1^2)^2
where, $x1, x2 in I$
我检查了scipy.optimize.anneal，我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”功能，但是您必须指定日程安排（通过字符串）的方式阻止您这样做。
我认为这是一个很大的错误，如果你可以传递一个自定义的时间表类作为参数，你可以使用离散变量和更多的东西来定制它。
我找到的解决方案是使用这个其他的实现：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的值，或者它们是离散的还是连续的。
希望能帮助到你。
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