if elapsed_time > timeout: best_solution = None best_fitness = float('-inf') sorted_solutions = sorted(solutions, key=lambda x: -x[1]) #找到适应度值最小的解 best_solution, best_fitness = sorted_solutions[-1] print('best fitness:', best_fitness) print('best solution:', best_solution) df.to_excel(f'D:\\czjblx\\smmx\\clf-pcl\\TEST\\yh_test\\优化迭代过程\\优化迭代过程_{i}.xlsx', index=False) break
时间: 2024-02-11 17:11:31 浏览: 21
这是一段Python代码,其中包含一个if语句和一些变量定义和操作。if语句的条件是“elapsed_time > timeout”,如果满足这个条件,就会执行一系列操作:best_solution变量被赋值为None,best_fitness变量被赋值为负无穷,sorted_solutions变量被赋值为按照每个解的适应度值从大到小排序后的解列表,最后一个解的适应度值赋值给best_fitness,最后一个解赋值给best_solution。代码还包含一个打印语句和一个将数据保存到Excel文件的操作。最后,代码使用break语句退出循环。
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if elapsed_time > timeout: #df = pd.DataFrame(solutions) #df.to_excel('D:\czjblx\smmx\clf-pcl\TEST\solutions.xlsx', index=False) #print('迭代轮数222:', len(solutions)) best_solution = None best_fitness = float('-inf') for x, value in solutions: if value > best_fitness: best_fitness = value best_solution = x print('best fitness:', best_fitness) print('best solution:', best_solution) break
这段代码是用于判断是否超时的。如果迭代时间超过预设的 timeout,则会执行以下操作:
1. 将所有的解和适应度值存储到 solutions 列表中,并将 solutions 列表保存成一个名为 solutions.xlsx 的 Excel 文件。
2. 计算当前找到的最优解的适应度值和具体数值。在这段代码中,使用了一个 for 循环遍历 solutions 列表,并找到适应度值最大的解。
3. 输出找到的最优解的适应度值和具体数值,然后退出迭代。
需要注意的是,如果算法在超时前已经找到了最优解,那么这段代码不会被执行。它只会在算法超时时被执行。另外,如果算法在超时时还没有找到任何解,那么 best_solution 变量的值会是 None,best_fitness 变量的值会是 float('-inf')。
if np.min(value) < target or elapsed_time > timeout:
这段代码用于判断优化是否结束。如果种群中个体的最小适应度(目标函数的值)小于目标值 target,或者优化时间超过了设定的超时时间 timeout,就认为优化结束。其中,np.min(value) 表示种群中个体的最小适应度,elapsed_time 是指优化已经运行的时间。如果任意一个条件满足,就会跳出循环,结束优化。