sko.GA约束条件写法

Sko.GA是Scikit-optimize库中的全局优化算法，它基于差分进化（Differential Evolution）。在编写Sko.GA约束条件时，你需要使用`bounds`参数来指定搜索空间的范围，并通过`constraints`选项添加约束条件。约束条件通常是一个函数，接收一组变量作为输入，返回一个数组，表示每个变量是否满足约束。

约束条件写法的一般示例如下：

from sko import DE

# 定义搜索空间的上下限
bounds = [(lower_bound, upper_bound), ...] # 这里lower_bound和upper_bound是你想要设定的边界值

# 创建DE实例并设置约束函数
def constraint_function(x):
    # 检查x是否满足你的所有约束，比如非负、不超过某个特定值等
    if condition_1(x) and condition_2(x): 
        return np.array([True for _ in x])  # 如果满足，返回True数组
    else:
        return np.array([False for _ in x])  # 否则返回False数组

de = DE(func=your_objective_function, n_dim=len(bounds), bounds=bounds, constraints=constraint_function)

在这个例子中，`condition_1`和`condition_2`是你的实际约束表达式，它们需要根据你的优化问题来定制。如果某个解满足所有的约束，`constraint_function`将返回`True`数组；如果不满足，则返回`False`数组。