scipy.optimize.differential_evolution 的整数解约束？答案

【问题标题】：Integer solution constraint for scipy.optimize.differential_evolution?scipy.optimize.differential_evolution 的整数解约束？
【发布时间】：2022-01-23 05:53:05
【问题描述】：

我正在尝试在我的程序中使用scipy.optimize.differential_evolution 优化器。但是我需要解决方案只有整数...

目前解决方案（scipy.optimize.OptimizeResult 的 属性 x）总是如下所示：

[3.56932195, 1.69611735, 8.67970522, 9.69922539, 6.43961603, 3.3292928 , 2.32741226]

但我需要解决方案中的所有元素都是整数，例如：

[6, 6, 4, 7, 2, 5, 3]

有什么办法可以强制执行吗？或者有没有其他/更适合我的包？

【问题讨论】：

标签： python scipy scipy-optimize differential-evolution

【解决方案1】：

您需要使用混合整数规划求解器。

除非您的约束矩阵是单模的，否则您无法确保没有 MIP 求解器的整数解。

通过说所有解决方案都必须是整数，您是在说您的问题是非凸的。但你却试图解决一个凸问题。

如果您的约束/方程是线性的，您可能需要查看 GLPK 和 CBC 等工具。如果您的约束是非线性的，您需要研究非线性整数规划求解器。

【讨论】：