Оптимизация целочисленных параметров конфигурации

Привет!

Мне нужно оптимизировать параметры конфига для программы. Я использую для этого алгоритмы из scipy.optimize.minimize и pybrain.optimization.

Возникла проблема - эти алгоритмы воспринимают все значения как float, а у меня часть параметров должны быть int. И даже если я задаю, где возможно, шаг в единицу, все равно алгоритм крутится вокруг стартовых значений, уменьшая шаг и практически не изменяя их.

Уважаемое сообщество, подскажите либо как использовать данные алгоритмы для оптимизации целочисленных параметров, либо какие-то другие алгоритмы предназначенные для моей задачи.

0

Объясни ещё раз и понятно.

0

Задача:
У меня есть функция (симуляция автоматической биржевой торговли на исторических данных), которая принимает десяток параметров типов float и int (настройки, влияющие на логику). Функция возвращает число (прибыль по итогам симуляции), которое зависит от настроенной логики.
Мне нужно подобрать такие параметры, чтобы число на выходе было максимальным (наибольшая прибыль).

Проблема:
С параметрами типа float проблем нет, алгоритмы оптимизации (CMAES, BFGS, HillClimber и прочие) подбирают их хорошо. А вот с целочисленными параметрами возникла проблема: алгоритмы оптимизации начинают изменять их не на целое число, а на десятые и сотые доли единицы, некоторые еще и уменьшают шаг. Я пробовал задавать шаг и диапазон интересные мне (к примеру, от 0 до 100 с шагом 1) и округлять подбираемые параметры до целых, но в результате для алгоритма числа 5.4, 5.45, 5.1 являются разными, а для оптимизируемой функции после округления одинаковыми. И вместо подбора алгоритм запускает функцию с одними и теми же параметрами, не пробуя пройтись по большому диапазону.

Что я хочу:
Либо понять как существующие алгоритмы оптимизации использовать для подбора целочисленных параметров, либо найти специфические алгоритмы, которые работают непосредственно с оптимизацией целочисленных значений.
У алгоритмов оптимизации бывают сложные параметры типа градиентов, якобиана, хессиана и различной толерантности, но я пока их осилить не могу, а возможно решение в них. Поэтому вопрос адресован людям, разбирающимся в алгоритмах оптимизации.

0

Понятно.
Ну тут, думаю, выше головы не прыгнешь. Надо как-то заставить оптимизирующие алгоритмы кушать действительные числа вместо целых, и округлять после применения (у вас, я так понял, до).

Сообщение от pasaranax алгоритмы оптимизации начинают изменять их не на целое число, а на десятые и сотые доли единицы, некоторые еще и уменьшают шаг.

То есть всё-таки можно дробить и передавать float?

0

Не понял по поводу дробления...

Я округляю параметры после того, как мне выдаст их оптимизатор. Вот и получается, что он выдает разные значения, а я их округляю и получается одно и то же.

0