将整数约束放在mystic中

Question

我是mystic的新手，正在开发一个优化的problem.My mystic代码，如下所示：

def find_loss(e,lmd,q,k):  
    edge_pmf=find_final_dist(e,lmd,q) 
    l_e=sum(edge_pmf[k+1:])
    return l_e   

def objective(x):
    s=0
    for i in range(len(x)):
        s+=find_loss(edge_enum[i],lamd,q,x[i]) 
    return s 

added=lambda x: [i for i in x]        
cons=lambda x: my.constraints.impose_sum(total_cap,added(x)) 

@integers() 
def round(x): 
    return x 

bounds=[(0,None)]*a    
if __name__=='_main_':
   result=diffev2(objective,x0=bounds,bounds=bounds,constraints=round,npop=20,gtol=50,disp=True,full_output=True) 
   print(result[0])

我保证我的objective()的定义是正确的(它包含一些在这段代码中没有提到的字典和函数)。但是，我的约束cons是否只适用于整数值的x，或者我需要在my.constraints之上添加一些约束，如@integers()，如下所示？此外，我的优化结果没有显示任何内容。我的错误在哪里？

Answer 1

如果你想同时应用这两个约束，mystic有耦合器可以帮助你做到这一点。如果您将两个约束修饰符应用于单个函数，则它将是一个约束"OR"，而人们通常需要一个" and“。因此，在mystic.constraints中，可以使用" and“、"OR”和"NOT“来构建复合约束，还可以使用mystic.coupler来实现其他类型的函数耦合。

下面是一个使用“AND”的例子：

>>> import mystic as my
>>> total_cap = 10
>>> added=lambda x: [i for i in x] 
>>> cons=lambda x: my.constraints.impose_sum(total_cap,added(x))
>>> import numpy as np
>>> round = np.round
>>> c = my.constraints.and_(cons, round)
>>> c([1.1, 2.3, 4.5, 6.7])
[1.0, 1.0, 3.0, 5.0]
>>> 

可以在此处找到使用具有整数约束的耦合器的完整示例：https://github.com/uqfoundation/mystic/blob/master/examples2/eq10.py

更新：跟进你发送给我的电子邮件，里面有你的完整代码。一个问题是，这一行要求k为整数：

 l_e=sum(edge_pmf[k+1:])

但是，np.round仅将浮点数舍入为整数，因此这就是错误所在。如果你使用int(k)，那么这个错误就解决了。

关于您在上面发布的代码，您只使用了round，而没有使用cons。通过使用and_，就像我上面的例子一样，它将尝试同时解决cons和round。我已经检查过了，round(result[0])将舍入为整数，并且cons(result[0])施加了一个sum约束。然而，正如我在下面的评论中提到的那样，这两个约束似乎是相互排斥的……这就是为什么你会看到inf的“分数”(成本)的优化。

需要经常检查的几件事是：(1)尝试在没有优化器的情况下应用约束，并确认它可以工作(并且您得到了一个有效的解决方案)，如果没有，您可能有没有解决方案的约束；(2)如果您似乎有无效的解决方案，那么您可能希望使用mystic.penalty来提供软约束；(3)使用mystic.monitor.VerboseMonitor(1,1)运行优化器，以查看每一步发生了什么。