def main(): # X坐标束条件 Min_pump_zcjj = 26 Max_pump_zcjj = 51 # Y坐标约束条件 Min_pump_bdljd = 26 Max_pump_bdljd = 51 # 靶点位置约束条件 Min_pump_bdwz = 0 Max_pump_bdwz = 1 # 射孔厚度约束条件 Min_pump_skhd = 1 Max_pump_skhd = 5 bounds = np.array([[Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj], [Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd],[Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz],[Min_pump_skhd, Max_pump_skhd]]) # 定义你的优化时间限制,输入是一个数值,表示你想要优化的最长时间(秒) timeout = 300 #mean=np.array([CSX,CSY,Min_pump_bdwz,yhq_skhd]) #mean = np.array([26,26,0,1]) optimizer = CMA(mean=np.mean(bounds, axis=1), sigma=1, bounds=bounds, seed=0)
时间: 2024-02-14 12:32:47 浏览: 48
这段代码定义了一个函数main(),其中包括了四个约束条件(对应四个变量)和一个bounds数组,bounds数组中包括了每个变量的最小值和最大值。接着,它使用CMA(Covariance Matrix Adaptation)进行优化,其中mean参数设置为bounds数组中每个变量最大值和最小值的平均数,sigma参数设置为1,bounds参数设置为bounds数组。最后将得到的optimizer对象返回。此外,在函数中还定义了一个timeout参数,表示优化的最长时间。
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def main(): # X坐标束条件 Min_pump_zcjj = 26 Max_pump_zcjj = 51 # Y坐标约束条件 Min_pump_bdljd = 26 Max_pump_bdljd = 51 # 靶点位置约束条件 Min_pump_bdwz = 0 Max_pump_bdwz = 1 # 射孔厚度约束条件 Min_pump_skhd = 1 Max_pump_skhd = 5 bounds = np.array([[Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj], [Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd],[Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz],[Min_pump_skhd, Max_pump_skhd]]) # 定义你的优化时间限制,输入是一个数值,表示你想要优化的最长时间(秒) timeout = 30 x0 = np.mean(bounds, axis=1) # 初始向量 sigma0 = 1.0 # 初始标准差 es = cma.CMAEvolutionStrategy(x0, sigma0)
这段代码缺少了一些结束括号和换行符,我补充一下:
```python
def main():
# X坐标束条件
Min_pump_zcjj = 26
Max_pump_zcjj = 51
# Y坐标约束条件
Min_pump_bdljd = 26
Max_pump_bdljd = 51
# 靶点位置约束条件
Min_pump_bdwz = 0
Max_pump_bdwz = 1
# 射孔厚度约束条件
Min_pump_skhd = 1
Max_pump_skhd = 5
bounds = np.array([[Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj], [Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd],
[Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz], [Min_pump_skhd, Max_pump_skhd]])
# 定义你的优化时间限制,输入是一个数值,表示你想要优化的最长时间(秒)
timeout = 30
x0 = np.mean(bounds, axis=1) # 初始向量
sigma0 = 1.0 # 初始标准差
es = cma.CMAEvolutionStrategy(x0, sigma0)
```
在上述代码中,我们定义了四个变量`Min_pump_zcjj`、`Max_pump_zcjj`、`Min_pump_bdljd`、`Max_pump_bdljd`、`Min_pump_bdwz`、`Max_pump_bdwz`、`Min_pump_skhd`、`Max_pump_skhd`,用于表示X坐标、Y坐标、靶点位置和射孔厚度的约束条件。然后,我们使用`np.array`函数将这些约束条件合并成一个数组`bounds`,用于表示优化变量的范围。
接着,我们定义了一个变量`timeout`,用于表示优化的最长时间。最后,我们使用`np.mean`函数计算初始向量`x0`,并使用`cma.CMAEvolutionStrategy`函数创建一个优化器对象`es`。
已知初始值的范围为Min_pump_zcjj = 26 Max_pump_zcjj = 51 # Y坐标约束条件 Min_pump_bdljd = 26 Max_pump_bdljd = 51 # 靶点位置约束条件 Min_pump_bdwz = 0 Max_pump_bdwz = 1 # 射孔厚度约束条件 Min_pump_skhd = 1 Max_pump_skhd = 5 bounds = np.array([[Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj], [Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd],[Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz],[Min_pump_skhd, Max_pump_skhd]])
好的,那么您可以按照如下方式修改代码:
```python
import cma
import numpy as np
def optimize():
# 目标函数
def objective_function(params):
bd_X, bd_Y, x3, x4 = params
# 这里用随机生成的值代替目标函数的输出
return np.random.random()
# 设置初始值和范围
x0 = [38.5, 38.5, 0.5, 3.0]
sigma0 = 0.2
Min_pump_zcjj = 26
Max_pump_zcjj = 51
Min_pump_bdljd = 26
Max_pump_bdljd = 51
Min_pump_bdwz = 0
Max_pump_bdwz = 1
Min_pump_skhd = 1
Max_pump_skhd = 5
bounds = np.array([[Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj], [Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd],[Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz],[Min_pump_skhd, Max_pump_skhd]])
# 运行优化算法
res = cma.fminbound(objective_function, x0, sigma0, bounds)
# 输出最优值和最优解
print(f"最优解:{res[0]}")
print(f"最优值:{res[1]}")
if __name__ == "__main__":
optimize()
```
在这个示例代码中,我们使用了 `cma.fminbound()` 函数进行优化,其中 `objective_function` 函数是我们要优化的目标函数,输入为一组参数 `params`,输出为目标函数的值。`x0` 是优化的初始值,`sigma0` 是初始步长,`bounds` 是参数范围。最终输出最优解和最优值。请根据实际情况将 `objective_function` 函数替换为您的目标函数,然后设置相应的参数范围。