python - basinhopping_bounds() が予期しないキーワード引数 'f_new' を取得しました

Question

流域ホッピングを使用すると、次のエラーが発生します。 basinhopping_bounds() got an unexpected keyword argument 'f_new'

DTLZ7問題を解決するために、PythonでX、Fモデルの分析を実装しようとしています。

それで、私は結果がわかっている 4 つの線形 FO の問題から始めました。グローバル最小化のためにベイスンホッピングを使用して問題を解決しようとすると、上記のエラーが発生します (scipy-1.2.1.)。誰が何がうまくいかないのか知っていますか？

コードの一部は次のとおりです。

f1 = f_linear([0.06, 0.53, 0.18, 0.18, 0.06], "max")
f2 = f_linear([25, 70, 60, 95, 45], "max")
f3 = f_linear([0, 32.5, 300, 120, 0], "min")
f4 = f_linear([0.1, 0.1, 0.11, 0.35, 0.33], "min")

A_eq = np.array([[1, 1, 1, 1, 1]])
b_eq = np.array([3000])
x0_bounds = (0, 850)
x1_bounds = (0, 220)
x2_bounds = (0, 1300)
x3_bounds = (0, 1615)
x4_bounds = (0, 700)
F = [f1, f2, f3, f4]

def mu_D(x, F):
    x = np.array(x)
    return max([f_.mu(x) for f_ in F])

def basinhopping_bounds(x):
    resp = True
    if np.dot(x, A_eq[0]) != b_eq[0]:
        resp = False
    if x[0] < x0_bounds[0] or x[0] > x0_bounds[1]:
        resp = False
    if x[1] < x1_bounds[0] or x[1] > x1_bounds[1]:
        resp = False
    if x[2] < x2_bounds[0] or x[2] > x2_bounds[1]:
        resp = False
    if x[3] < x3_bounds[0] or x[3] > x3_bounds[1]:
        resp = False
    if x[4] < x4_bounds[0] or x[4] > x4_bounds[1]:
        resp = False
    return resp


cobyla_constraints = [
    {"type": "ineq", "fun": lambda x: x[0]},
    {"type": "ineq", "fun": lambda x: x0_bounds[1] - x[0]},
    {"type": "ineq", "fun": lambda x: x[1]},
    {"type": "ineq", "fun": lambda x: x1_bounds[1] - x[1]},
    {"type": "ineq", "fun": lambda x: x[2]},
    {"type": "ineq", "fun": lambda x: x2_bounds[1] - x[2]},
    {"type": "ineq", "fun": lambda x: x[3]},
    {"type": "ineq", "fun": lambda x: x3_bounds[1] - x[3]},
    {"type": "ineq", "fun": lambda x: x[4]},
    {"type": "ineq", "fun": lambda x: x4_bounds[1] - x[4]},
    {"type": "eq", "fun": lambda x: np.dot(x, A_eq[0]) - b_eq[0]},
]

minimizer_kwargs = {"args": F, "method": "SLSQP", "constraints": cobyla_constraints}
opt.basinhopping(
    mu_D,
    f1.x_max,
    minimizer_kwargs=minimizer_kwargs,
    accept_test=basinhopping_bounds,
    disp=True,
)

basinhopping step 0: f 1

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-ba4f3efaec5d> in <module>
      5     minimizer_kwargs=minimizer_kwargs,
      6     accept_test=basinhopping_bounds,
----> 7     disp=True,
      8 )

~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/scipy/optimize/_basinhopping.py in basinhopping(func, x0, niter, T, stepsize, minimizer_kwargs, take_step, accept_test, callback, interval, disp, niter_success, seed)
    674                " successfully"]
    675     for i in range(niter):
--> 676         new_global_min = bh.one_cycle()
    677 
    678         if callable(callback):

~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/scipy/optimize/_basinhopping.py in one_cycle(self)
    152         new_global_min = False
    153 
--> 154         accept, minres = self._monte_carlo_step()
    155 
    156         if accept:

~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/scipy/optimize/_basinhopping.py in _monte_carlo_step(self)
    127         for test in self.accept_tests:
    128             testres = test(f_new=energy_after_quench, x_new=x_after_quench,
--> 129                            f_old=self.energy, x_old=self.x)
    130             if testres == 'force accept':
    131                 accept = True

TypeError: basinhopping_bounds() got an unexpected keyword argument 'f_new'