Python SciPy差异进化：不'；即使worker=-1，也不能在多个核上运行

上下文：

• 我正在使用SciPy的差分进化包开发一个优化器。对于worker=1，我得到了一些很好的结果，但是我想加快运行速度
• 我已经检查了以下线程，即使我添加了

  如果

  并设置workers=-1，运行时也完全相同。我在本地机器（2个物理处理器，4个逻辑处理器）或服务器环境（16核）上测试了代码
• 我测试了以下用例。更改工作人员的数量确实会影响运行时，因此并行处理也会在我的笔记本电脑和服务器上工作
• 因此，我的假设是，我定义目标和约束函数的方式可能是问题所在

伪代码：

• 代码是用来工作的，所以我不能分享。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类中。我知道

  args

  参数用于此，但约束函数没有该参数
• 代码结构如下所示：

然后，我创建一个类实例

o=MyClass（）

，并使用类模块调用微分进化函数：

differential\u evolution（func=o.obj，…）

问题：

• 是否有人遇到过以下问题，即即使设置了多个工人，代码也会在一个工人身上运行
• 对于如何更好地设计目标函数和约束函数，使其符合并行处理的条件，您有什么建议吗

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谢谢大家!

首先，我将

obj

方法重命名为

\uuuuu调用\uuuu

，然后将对象用作

差分进化（o）

。然后我会检查

MyClass

pickleable。首先，我会将

obj

方法重命名为

\uuuu调用

，然后将对象用作

差分进化（o）

。然后我会检查

MyClass

picklable。

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, x):
        # based on the initialized values + optimized parameters, it calculates the constraint violations