如何解决放弃耗时太长的差分进化目标函数评估
我正在使用 scipy.optimize.differential_evolution 并行最小化多参数目标函数。对于每次迭代,一小部分人群需要极长的时间来评估目标函数,导致我的大部分 cpu 内核闲置。每个目标函数评估都需要调用 scipy.integrate.solve_ivp,我认为这是计算陷入困境的地方。
我想修改我的目标函数,以便在调用时间过长时放弃对 solve_ivp
的调用。最简单的方法是什么?
我知道 multiprocessing 包可用于 terminate processes 需要很长时间,但我不认为这是一个选项,因为 differential_evolution
已经使用 multiprocessing.Pool
进行并行化,和 pool processes can't create more processes?
我想到的唯一其他选择是创建带有内置终止开关计时器的 solve_ivp
(source) 的修改版本。
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。