请问整数规划该怎么写?

[bjmwang]

demo_func=lambda x: x[0]**2 + x[1]**2 + x[2]**2
ga = GA(func=demo_func,n_dim=3, max_iter=500, lb=[-1, -10, -5], ub=[2, 10, 2])
best_x, best_y = ga.fit()

如果 x[0] 只能取整数, 代码应该怎么写?
谢谢

[guofei9987]

算法库没有特地做整数规划，但可以通过调整 precision 参数来实现0/1规划，代码如下

from sko.GA import GA

demo_func = lambda x: x[0] ** 2 + (x[1] - 0.05) ** 2 + x[2] ** 2
ga = GA(func=demo_func, n_dim=3, max_iter=500, lb=[0, 0, 0], ub=[1, 1, 1], precision=1)
best_x, best_y = ga.run()
print('best_x:', best_x, '\n', 'best_y:', best_y)

@keybat

[bjmwang]

收到, 多谢!

btw, 在我安装的版本里,

• ga.run()报错, 改成ga.fit()可以运行
• ga = GA(func=demo_func, n_dim=3, max_iter=500, lb=[0, 0, 0], ub=[1, 1, 1], precision=1)中, 参数precision可以设为列表, 为各个分量设置精度

[guofei9987]

好的，如果还有需求，尽管在issue中提。以后会整理并解决需求。

[guofei9987]

@keybat 抱歉，我没有看清楚你的第二条需求，直到今天查了邮件。
这是个好建议，顺利的话，今晚能完成这个feature

[guofei9987]

Enjoy!

from sko.GA import GA

demo_func = lambda x: x[0] ** 2 + (x[1] - 0.05) ** 2 + x[2] ** 2
ga = GA(func=demo_func, n_dim=3, max_iter=500, lb=[0, 0, 0], ub=[1, 1, 1], precision=[1, 1e-7, 1e-7])
best_x, best_y = ga.run()
print('best_x:', best_x, '\n', 'best_y:', best_y)

[bjmwang]

完美, 多谢!

[guofei9987]

0.5.1 版本新增了整数规划（而不是0-1规划），见于另一个issue #22

from sko.GA import GA

demo_func = lambda x: (x[0] - 1) ** 2 + (x[1] - 0.05) ** 2 + x[2] ** 2
ga = GA(func=demo_func, n_dim=3, max_iter=500, lb=[-1, -1, -1], ub=[5, 1, 1], precision=[2, 1, 1e-7])
best_x, best_y = ga.run()
print('best_x:', best_x, '\n', 'best_y:', best_y)