使用 Python 优化室温金属粉末纳米研磨算法

我正在研究一种先进的纳米研磨技术，该技术可以在室温下研磨铜等金属，实现目前传统方法无法实现的效果。该技术的核心涉及一种复杂的算法，该算法可以管理研磨过程，防止重新聚集并优化输出。我正在寻求有关如何使用 Python 进一步优化此算法的建议。

当前算法：

当前实现采用了以下组合：

• NumPy 用于数组操作
• SciPy 用于数值计算
• 多线程并行处理

以下是该代码的简化版本：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def grinding_function(particle_size, alpha, beta):
    # Complex mathematical model for grinding
    result = np.exp(-alpha * particle_size) * np.sin(beta * particle_size)
    return result

def optimize_grinding(particle_sizes, initial_params):
    def objective_function(params):
        alpha, beta = params
        results = []
        with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
            futures = [executor.submit(grinding_function, size, alpha, beta) for size in particle_sizes]
            for future in futures:
                results.append(future.result())
        return -np.sum(results)  # Aim to maximize the result

    optimized_params = minimize(objective_function, initial_params, method='BFGS')
    return optimized_params

particle_sizes = np.linspace(0.1, 10, 1000)
initial_params = [0.1, 1.0]  # Change from dictionary to list

optimized_params = optimize_grinding(particle_sizes, initial_params)
print(optimized_params)

挑战和问题：

1. 性能：尽管使用了多线程，但对于大型数据集（例如 100 万个粒子），优化过程仍然很慢。在 Python 中是否有更有效的方法来并行化或优化此过程？
2. 内存使用：算法占用大量内存，尤其是颗粒度较大的数组。如何在不影响性能的情况下减少内存使用量？
3. 算法改进： Python中是否有更高级的优化技术或库可以进一步提高该研磨算法的效率和准确性？
4. 防止重新聚集：如何在算法中集成一种机制来动态调整参数并防止研磨过程中颗粒重新聚集？

我正在寻找有关如何应对这些挑战的见解或建议。任何可以推荐的先进技术、库或策略都将不胜感激！