在贝叶斯优化包Python中迭代整数

我使用贝叶斯优化包（）进行参数优化。默认情况下，这个库迭代浮点数，但我需要迭代整数，我如何执行

def黑盒功能（x，y）：
返回-x**2-（y-1）**2+1
从bayes_opt导入Bayesian优化
pbounds={'x'：（2,4），'y'：（-3,3）}
优化器=贝叶斯优化(
f=黑盒函数，
pbounds=pbounds，
详细=2，
随机状态=1，
)
优化器。最大化(
初始点=2，
n_iter=3，
)
#正如你所看到的，它不是在整数上迭代的。
|iter |目标| x | y|
-------------------------------------------------
|  1        | -7.135    |  2.834    |  1.322    |
|  2        | -7.78     |  2.0      | -1.186    |
|  3        | -19.0     |  4.0      |  3.0      |
|  4        | -16.3     |  2.378    | -2.413    |
|  5        | -4.441    |  2.105    | -0.005822 |
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关于这一点，您可以阅读本手册的第2部分