shu様

ありがとうございました。
Optunaのissueでも聞いてみようと思います。

以下のようにやればパラメータの提案自体はできます。

remaining = 100
x1 = trial.suggest_int(“x1”, 0, min([20, remaining]))
remaining -= x1
x2 = trial.suggest_int(“x2”, 0, min([20, remaining]))
remaining -= x2
…

ただ、30個もパラメータがあると、この方法では最後のほうの原料が0ばかりになってしまって、実際にやりたい最適化にはならない気がしています。

ここまでパラメータが多い場合どうするか、あまり私のほうに知見がないので、optunaを実際に開発している方達に聞いてみるとよいかと思います。
Githubのissueに投稿すれば、Optunaの開発メンバーは親切な方が多いので答えてくれると思います。

Optunaのissueはこちらです。
https://github.com/optuna/optuna/issues

＞3変数以上であれば、動的にoptunaのsuggest_int()の範囲を変えて対応すると思います。

まさに実際は３変数以上なんです。
材料の原料が30種類あり、それぞれ体積含有率の範囲が異なります。

原料1：0~20%
原料2：0~20%
原料3：0~10%
原料4：0~10%
原料5：0~5%
原料6：0~5%
　　　・
　　　・
原料29：0~10%
原料30：0~10%

となっている場合に、原料１~原料30の合計が100％になるように、パラメータが提案される必要があります。
このような場合の方法（動的にoptunaのsuggest_int()の範囲を変えて対応する）をご教授頂けませんか？

以上、宜しくお願い致します。

コメントありがとうございます！

> Q1
2変数の合計を制限したい場合であれば、以下のようにすればOKかと思います。3変数以上であれば、動的にoptunaのsuggest_int()の範囲を変えて対応するなどでいけると思います。

total_time = 230
new_params["蒸らし時間 (sec)"] = trial.suggest_int("蒸らし時間 (sec)", 20, total_time)
new_params["抽出時間 (sec)"] = total_time - new_params["蒸らし時間 (sec)"]


> Q2
CSVで出力したいのであれば、現状Pythonのdictになっているので、それをpandasのDataFrameにして、pandas の DataFrameの機能でcsvに出力させるのがコード量が少なくて楽かと思います。

こんな感じかと(コメント機能だとちゃんとインデントが指定できないので、適宜修正してください)

df_dict = {}
for k, v in new_params.items():
df_dict[k] = [v]
pd.DataFrame(df_dict).to_csv("params.csv")


Q1
Optunaで制約条件をかけるにはどうすれば良いですか？
例えば、蒸らし時間と抽出時間の合計が必ず230秒になるようにしたい場合です。

Q2
提案されたパラメータをcsvファイルに書き出すにはどうしたらいいですか？

以上、宜しくお願い致します。