使用Scipy模拟双退火优化带约束序列遇类型错误求解决

错误原因 #

scipy.optimize.dual_annealing的bounds参数要求是一维列表/数组，每个元素为(下限, 上限)的数值元组，对应单个优化变量的约束。你当前使用嵌套Bounds对象的结构，无法被内部处理逻辑转换为数值数组，因此触发ufunc 'isinf'类型错误。

解决方案 #

1. 构造正确的边界列表 #

将所有优化变量的上下界按顺序展开为一维列表：每个序列元素包含2个变量，重复10次即可得到20个变量的边界集合。

import numpy as np
from scipy.optimize import dual_annealing

self.sequence_length = 10
# 每个序列元素的两个变量上下界，重复10次生成完整边界列表
self.action_space = [(np.pi/12, 5*np.pi/9), (75.0, 200.0)] * self.sequence_length

2. 适配目标函数输入格式 #

目标函数接收的参数是长度为20的一维数组，需要将其重塑为(10,2)的序列结构，再进行业务计算：

def func(self, x):
    # 将一维输入数组重塑为10个元素的序列，每个元素含2个值
    sequence = x.reshape((self.sequence_length, 2))
    # 替换为你的实际目标计算逻辑，返回需要最小化的数值
    example_objective = np.sum(sequence)  # 示例：计算序列所有元素的和
    return example_objective

3. 调用dual_annealing #

使用修正后的边界列表调用函数即可：

result = dual_annealing(self.func, initial_temp=10000, bounds=self.action_space, maxfun=1000)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者HenDoNR