我需要优化算法的输入参数，我的参数含义不同，因为它们用于不同的事物，有些是整数，有些是浮点型，有些需要为“小”，有些可以为负，等等。 ..
我认为表示它们的最简单方法是为每个变量设置numpy aranges和ranges的可能值。
配置的数量可能很大，我正在寻找全局最优值（我不在乎找到确切的最优值，只要“接近”就足够了）。
我尝试使用simulated annealing，但发现它不推荐使用basinhopping，尽管似乎最后一个算法仅适用于实数，并且将我的所有整数都更改为浮点数。
我可以用什么代替？
谢谢