问题描述
我正在使用 scipy.optimize.differential_evolution 并行最小化多参数目标函数。对于每次迭代，一小部分人群需要极长的时间来评估目标函数，导致我的大部分 cpu 内核闲置。每个目标函数评估都需要调用 scipy.integrate.solve_ivp，我认为这是计算陷入困境的地方。
我想修改我的目标函数，以便在调用时间过长时放弃对 solve_ivp 的调用。最简单的方法是什么？
我知道 multiprocessing 包可用于 terminate processes 需要很长时间，但我不认为这是一个选项，因为 differential_evolution 已经使用 multiprocessing.Pool 进行并行化,和 pool processes can't create more processes?
我想到的唯一其他选择是创建带有内置终止开关计时器的 solve_ivp (source) 的修改版本。
解决方法
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