hpo_default = dict( embedding_dim=dict(type=int, low=125, high=1000, q=100), )代码解释

这段代码定义了一个名为"hpo_default"的字典，其中包含一个键值对，键为"embedding_dim"，值为另一个字典。这个字典中又包含三个键值对：type表示值的数据类型为整数，low表示值的下限为125，high表示值的上限为1000，q表示值的间隔量为100。这个字典用于定义超参数优化时的默认参数范围。

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代码解释：format long; close all; clear ; clc tic global B0 bh B1 B2 M N pd=8; %问题维度(决策变量的数量) N=100; % 群 (鲸鱼) 规模 readfile HPpos=chushihua; tmax=300; % 最大迭代次数 (tmax） Wzj=fdifference(HPpos); Convergence_curve = zeros(1,tmax); B = 0.1; for t=1:tmax for i=1:size(HPpos,1)%对每一个个体地多维度进行循环运算 % 更新位置和记忆 % j1=(HPpos(i,:)>=B1);j2=(HPpos(i,:)<=B2); % if (j1+j2)==16 % HPpos(i,:)=HPpos(i,:); %%%%有问题，原算法改正&改进算法映射规则 % else % %HPpos(i,:)=B0+bh.(ones(1,8)(-1)+rand(1,8)2);%产生范围内的随机数更新鲸鱼位置 % HPpos(i,:)=rand(1,8).(B2-B1)+B1; % end HPposFitness=Wzj(:,2M+1); end [~,indx] = min(HPposFitness); Target = HPpos(indx,:); % Target HPO TargetScore =HPposFitness(indx); % Convergence_curve(1)=TargetScore; % Convergence_curve(1)=TargetScore; %nfe = zeros(1,MaxIt); %end % for t=2:tmax c = 1 - t((0.98)/tmax); % Update C Parameter kbest=round(Nc); % Update kbest一种递减机制 % for i = 1:N r1=rand(1,pd)<c; r2=rand; r3=rand(1,pd); idx=(r1==0); z=r2.idx+r3.~idx; % r11=rand(1,dim)<c; % r22=rand; % r33=rand(1,dim); % idx=(r11==0); % z2=r22.idx+r33.~idx; if rand<B xi=mean(HPpos); dist = pdist2(xi,HPpos);%欧几里得距离 [~,idxsortdist]=sort(dist); SI=HPpos(idxsortdist(kbest),:);%距离位置平均值最大的搜索代理被视为猎物 HPpos(i,:) =HPpos(i,:)+0.5((2*(c)z.SI-HPpos(i,:))+(2(1-c)z.xi-HPpos(i,:))); else for j=1:pd rr=-1+2z(j); HPpos(i,j)= 2z(j)cos(2pirr)(Target(j)-HPpos(i,j))+Target(j); end end HPposFitness=Wzj(:,2M+1); % % Update Target if HPposFitness(i)<TargetScore Target = HPpos(i,:); TargetScore = HPposFitness(i); end Convergence_curve(t)=TargetScore; disp(['Iteration: ',num2str(t),' Best Fitness = ',num2str(TargetScore)]); end

这段代码是一个使用鲸鱼优化算法来解决多维优化问题的程序。该算法模拟了鲸鱼群体寻找猎物的过程，通过不断更新每个鲸鱼的位置来逐步优化问题的解。

代码中的变量含义如下：

- B0, bh, B1, B2：表示鲸鱼位置的范围和相关参数。
- M, N, pd：表示问题的维度、鲸鱼数量和决策变量的数量。
- HPpos：表示每个鲸鱼的位置。
- Wzj：表示问题的目标函数。
- tmax：表示最大迭代次数。
- Convergence_curve：表示每次迭代后问题的最优解。
- B：表示算法中的一个常数。
- c：表示算法中的一个参数，用于控制搜索范围。
- kbest：表示算法中的一个参数，用于控制搜索代理的数量。
- xi：表示算法中的一个参数，用于计算搜索代理的位置。
- dist：表示每个鲸鱼与搜索代理之间的距离。
- SI：表示距离位置平均值最大的搜索代理。
- Target：表示当前最优解的位置。
- TargetScore：表示当前最优解的目标函数值。

在算法的每次迭代中，程序会对每个鲸鱼的位置进行更新，并计算更新后的目标函数值。然后，程序会选出当前最优解，并将其存储在Target和TargetScore变量中。最后，程序会将每次迭代后的最优解存储在Convergence_curve变量中，以便后续分析。

def hpo_pipeline( *, # 1. Dataset dataset: Union[None, str, Type[DataSet]], dataset_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, training_triples_factory: Optional[TriplesFactory] = None, testing_triples_factory: Optional[TriplesFactory] = None, validation_triples_factory: Optional[TriplesFactory] = None, # 2. Model model: Union[str, Type[Model]], model_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, model_kwargs_ranges: Optional[Mapping[str, Any]] = None, # 3. Loss loss: Union[None, str, Type[Loss]] = None, loss_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, loss_kwargs_ranges: Optional[Mapping[str, Any]] = None, # 4. Regularizer regularizer: Union[None, str, Type[Regularizer]] = None, regularizer_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, regularizer_kwargs_ranges: Optional[Mapping[str, Any]] = None, # 5. Optimizer optimizer: Union[None, str, Type[Optimizer]] = None, optimizer_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, optimizer_kwargs_ranges: Optional[Mapping[str, Any]] = None, # 6. Training Loop training_loop: Union[None, str, Type[TrainingLoop]] = None, negative_sampler: Union[None, str, Type[NegativeSampler]] = None, negative_sampler_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, negative_sampler_kwargs_ranges: Optional[Mapping[str, Any]] = None, # 7. Training training_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, training_kwargs_ranges: Optional[Mapping[str, Any]] = None, stopper: Union[None, str, Type[Stopper]] = None, stopper_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, # 8. Evaluation evaluator: Union[None, str, Type[Evaluator]] = None, evaluator_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, evaluation_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, metric: Optional[str] = None,解释

这是一个函数签名，用于定义一个超参数优化（HPO）的Pipeline。这个函数接受一系列参数，用于指定模型训练过程中的各个组件，包括数据集、模型、损失函数、正则化器、优化器、训练循环、负采样器、停止器、评估器等。

具体来说，这个函数的参数包括：

- dataset：数据集，可以是数据集类的名称、数据集对象或者数据集的路径。如果为None，则需要通过training_triples_factory、testing_triples_factory和validation_triples_factory指定数据集。
- dataset_kwargs：数据集的参数，以字典形式传入。
- training_triples_factory：训练三元组工厂，用于构建训练集。如果指定了dataset，则该参数为None。
- testing_triples_factory：测试三元组工厂，用于构建测试集。如果指定了dataset，则该参数为None。
- validation_triples_factory：验证三元组工厂，用于构建验证集。如果指定了dataset，则该参数为None。
- model：模型，可以是模型类的名称或者模型对象。
- model_kwargs：模型的参数，以字典形式传入。
- model_kwargs_ranges：用于超参数优化的模型参数范围，以字典形式传入。
- loss：损失函数，可以是损失函数类的名称或者损失函数对象。
- loss_kwargs：损失函数的参数，以字典形式传入。
- loss_kwargs_ranges：用于超参数优化的损失函数参数范围，以字典形式传入。
- regularizer：正则化器，可以是正则化器类的名称或者正则化器对象。
- regularizer_kwargs：正则化器的参数，以字典形式传入。
- regularizer_kwargs_ranges：用于超参数优化的正则化器参数范围，以字典形式传入。
- optimizer：优化器，可以是优化器类的名称或者优化器对象。
- optimizer_kwargs：优化器的参数，以字典形式传入。
- optimizer_kwargs_ranges：用于超参数优化的优化器参数范围，以字典形式传入。
- training_loop：训练循环，可以是训练循环类的名称或者训练循环对象。
- negative_sampler：负采样器，可以是负采样器类的名称或者负采样器对象。
- negative_sampler_kwargs：负采样器的参数，以字典形式传入。
- negative_sampler_kwargs_ranges：用于超参数优化的负采样器参数范围，以字典形式传入。
- training_kwargs：训练参数，以字典形式传入。
- training_kwargs_ranges：用于超参数优化的训练参数范围，以字典形式传入。
- stopper：停止器，可以是停止器类的名称或者停止器对象。
- stopper_kwargs：停止器的参数，以字典形式传入。
- evaluator：评估器，可以是评估器类的名称或者评估器对象。
- evaluator_kwargs：评估器的参数，以字典形式传入。
- evaluation_kwargs：评估参数，以字典形式传入。
- metric：评估指标，用于评估模型的性能。

这个函数的返回值是一个HPO Pipeline对象，可以调用该对象的fit方法进行超参数优化。