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，scipy.optimize.anneal中实现的模拟退火应该是同样的好选择。但我不确定如何强制优化器只搜索搜索空间的整数值。有人可以帮忙吗？
一个说明性的例子：
f(x1,x2) = (1-0.4*x1)^2 + 100*(0.6*x2 -0.4*x1^2)^2
where, $x1, x2 \in I$
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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，但是你必须指定时间表（用字符串）就可以阻止你这样做。
我认为这是一个很大的错误，如果您可以将自定义计划类作为参数传递，则可以使用离散变量和更多内容对其进行自定义。
我找到的解决方案是使用其他实现： https://github.com/perrygeo/python-simulated-annealing
因为您必须提供修改状态的功能，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。
希望它有所帮助。