pymoo并行优化问题解析与解决方案

问题背景

在使用pymoo进行遗传算法优化时，用户遇到了并行计算无法正常工作的问题。具体表现为在运行优化算法时，CPU利用率很低，只有一个处理器线程在工作，无法充分利用多核资源。

问题分析

通过深入分析用户提供的代码示例和问题描述，我们发现核心问题在于对pymoo中两种不同问题类型的理解不够清晰：

1. ElementwiseProblem：逐个评估种群中的个体
2. Problem：批量评估整个种群

当使用ThreadPool进行并行化时，如果问题类型选择不当，会导致并行效果不佳。此外，评估函数的计算量也会影响并行效果的可观察性。

解决方案

1. 使用正确的并行化方式

对于ElementwiseProblem，可以使用StarmapParallelization进行并行化：

from multiprocessing.pool import ThreadPool
from pymoo.core.problem import StarmapParallelization

pool = ThreadPool(8)
runner = StarmapParallelization(pool.starmap)
problem = MyProblem(elementwise_runner=runner)

2. 使用Process Pool替代Thread Pool

由于Python的GIL限制，对于CPU密集型任务，使用多进程比多线程更有效：

from multiprocessing import Pool

n_processes = 24
pool = Pool(processes=n_processes)
runner = StarmapParallelization(pool.starmap)
problem = MyProblem(elementwise_runner=runner)

3. 实现自定义并行评估

对于更复杂的场景，可以直接继承Problem类并实现自定义的并行评估：

class MyStarmapProblem(Problem):
    def __init__(self, **kwargs):
        super().__init__(n_var=N_VAR, n_obj=1, n_ieq_constr=0, xl=-5, xu=5, **kwargs)

    def _evaluate(self, X, out, *args, **kwargs):
        out["F"] = pool.starmap(f, [[x] for x in X])

性能对比

我们通过三种方式进行了性能测试：

1. 常规方式：不使用并行，执行时间16.23秒
2. 线程池方式：使用8线程，执行时间2.02秒
3. 进程池方式：使用24进程，CPU利用率显著提高

测试结果表明，当评估函数计算量较大时（如包含sleep(1)），并行化效果非常明显。

最佳实践建议

1. 对于CPU密集型任务，优先使用多进程而非多线程
2. 评估函数应有足够的计算量，否则并行开销可能抵消性能收益
3. 根据问题规模合理设置线程/进程数量
4. 明确区分ElementwiseProblem和Problem的使用场景

总结

pymoo提供了灵活的并行计算支持，但需要正确理解其工作机制并选择合适的并行策略。通过本文的分析和解决方案，用户应该能够充分利用多核CPU资源，显著提高优化算法的执行效率。