如何避免在Mystic优化中重复计算昂贵的目标函数？

1. 手动实现目标函数结果复用 #

既然cost和targetpenalty都依赖同一个高成本计算，别让它们各自触发计算，直接手动做全局复用，比Mystic自带缓存更可控：

class CachedEvaluator:
    def __init__(self):
        self.cache = {}
    
    def compute_expensive(self, x):
        # 替换为你的高成本计算逻辑
        key = tuple(x)  # 数组转成可哈希元组当缓存键
        if key not in self.cache:
            self.cache[key] = your_expensive_function(x)
        return self.cache[key]

# 初始化一个全局评估器实例
evaluator = CachedEvaluator()

def cost(x):
    res = evaluator.compute_expensive(x)
    # 基于res计算cost的逻辑
    return ...

def targetpenalty(x):
    res = evaluator.compute_expensive(x)
    # 基于res计算targetpenalty的逻辑
    return ...

这样不管cost还是targetpenalty调用，只要参数相同就直接用缓存结果，彻底避免重复计算。

2. 用pathos对接diffev2实现并行 #

Mystic的diffev2支持通过map参数指定并行映射器，pathos的进程池可以直接适配，示例如下：

from mystic.solvers import diffev2
from pathos.pools import ProcessPool

# 整合目标函数（或按Mystic的约束方式定义，核心是并行映射）
def objective(x):
    return cost(x) + targetpenalty(x)

# 创建对应线程数的进程池
pool = ProcessPool(nodes=50)

# 调用diffev2时传入map参数，让种群个体计算并行化
result = diffev2(
    objective,
    bounds=your_parameter_bounds,
    map=pool.map,
    npop=50,  # 保持种群规模与线程数匹配
    # 其他优化参数...
)

# 结束后关闭池
pool.close()
pool.join()

原理是让差分进化中每个种群个体的目标函数计算，通过pathos的进程池并行执行，直接利用多核资源。

3. 种群与计算策略调优 #

• 种群去重+缓存复用：差分进化过程中可能出现重复的个体参数，可以在计算前先对种群去重，计算后把结果缓存，后续重复个体直接取值。
• 分阶段优化：先用较小的种群快速探索参数空间，找到潜在最优区域后，再用50线程的种群在小范围内精修，减少全局阶段的高成本计算量。
• 近似模型预筛选：用低成本模型（比如多项式拟合、轻量神经网络）拟合高成本函数的输出，先快速筛选掉明显不可能最优的个体，再用原高成本函数计算剩余个体，减少无效计算。

4. 底层计算加速 #

• 用numba编译核心逻辑：如果高成本函数是循环密集型，给核心计算部分加@numba.jit(nopython=True)装饰器，能把Python代码编译成机器码，单线程速度提升数倍甚至几十倍。
• numpy向量化改造：把Python循环替换成numpy的向量化操作，利用底层C实现加速计算。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jakob