郭飞
你的这个案例，理论上和实测都是均匀的。因为有4种整数情况 满足 2**n 之前有一个版本是均匀的，但是实测几个case，发现效果不如现有的（也可能测的不够多或者恰好受其它因素影响），git：https://github.com/guofei9987/scikit-opt/commit/17167094f326608b988df7bcd81c4f9d750d90ea#diff-18339d898cb8486a7d66742d217a666cb704e0773d25e6f0a2f56851a25dbe82 pso/sa 的整数规划问题，之前复现了找到的几篇文章，发现都是在特定问题上效果好。感觉改进空间比较大，就还没整合。
> 感谢回复，抱歉上面的参数贴错，ub是8的时候会分布不均，应该是扩充到2^n，然后被截断导致的。我试了一下GA做有约束的整数规划，但是效果不理想，惩罚函数的系数也不好调（实际上我将约束条件加入到my_fuc，并没有用constraint_ueq），陷入局部最优就很难出来。PSO/DE的话，我使用的是实数域优化，然后求fitness的时候round一下获得整数解，请问大佬这样做是不是有问题？感觉优化起来很困难，想请教大佬就是做有约束的非线性整数规划哪种群体智能优化算法比较好，因为尝试过专业的求解器但是规模大一点需要跑很久。Merry Chrismas~ 之前舍弃余数的问题在于，如果真实最优解在边界上，那么算法很难达到边界，所以改成了目前的模式。 看来这么改也不是个最佳解决方案，我思考一下。
PSO/DE时fitness做round，这个思路值得一试，我有空也想一想。
```python import numpy as np def schaffer(p): x1, x2, x3 = p x = np.square(x1) + np.square(x2) return -(2 * x1 + x2 + x3) def second_level(z): z1 = int(z[0])...
Nonlinear constraint is available now in version 0.6.1. demo: https://github.com/guofei9987/scikit-opt/blob/master/examples/demo_pso_ani.py enjoy!
It is a good suggestion and references of papers will be added in the future. As for parameter `L`, I read it from a book, And I will take time...
I always want to add TSP to PSO. I read some papers but did not find a good one with perfect details.
我看懂了代码，个人理解是这样的： 1. block 越大，嵌入的图跟原图比较，变化越小，但水印越不稳定。 2. 水印只取第一通道，并且bit化，所以水印通道、反色什么的，意义不是很大。 3. 没测试，只是从代码中理解上是这样，不知道上面实际测试时候是不是这样 4. 你的测试结果，横纵坐标和标题都没看懂，希望解释一下（另外，乘号会被解析为斜体，用✖️）
Yes
https://github.com/guofei9987/cloakware