SciPy差异进化：即使worker = -1

问题描述

上下文：

• 我正在使用SciPy的差分进化包来开发优化器。在worker = 1的情况下，我得到了一些不错的结果，但是我想加快运行时间。
• 我已经检查了有关How to enable parallel in scipy.optimize.differential_evolution?的以下线程，即使我添加了if __name__ == "main":并将worker设置为-1，运行时间也完全相同。我在本地计算机（2个物理，4个逻辑处理器）或服务器环境（16个内核）上测试了代码。
• 我测试了以下用例https://medium.com/@grvsinghal/speed-up-your-code-using-multiprocessing-in-python-36e4e703213e。更改工作人员的数量确实会影响运行时间，因此并行处理也可以在笔记本电脑和服务器上进行。
• 因此，我的假设是可能是我定义目标函数和约束函数的方式。

伪代码：

• 该代码适用于工作，因此我无法共享。我的目标函数和约束函数需要很多常量，因此我将它们包装到一个Class中。我知道args参数是为此目的而设计的，但约束函数没有该参数。
• 代码结构如下：

class MyClass:

    def __init__(configuration,array1,array2,dataframe):
        # assigning attributes so that 
        self.something = datafame[column1]
        ...
   
    def obj(self,x):
        # based on the initialized values + optimized parameters,it calculates the objective

    def cons(self,it calculates the constraint violations

然后，我创建一个类实例o = MyClass()，并使用类模块differential_evolution(func = o.obj,...)调用差分进化函数。

问题：

• 有没有人遇到以下问题，即即使您设置了多个工作程序，代码也可以在其中运行？
• 您对如何更好地设计目标和约束函数有资格进行并行处理有什么建议吗？

谢谢！

解决方法

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