‘x0’ ‘x1’ ‘x2’ ‘x3’ ‘x4’ ‘x5’ ‘x6’ ‘x7’ ‘x8’ 这个怎么再转成字符串？

"x0", "x1", "x2", "x3", "x4", "x5", "x6", "x7", "x8" 可以转换成字符串的方法有很多，以下是其中两种方法：

1. 使用字符串拼接符号“+”将它们连接起来：

   std::string str = "x0" + "x1" + "x2" + "x3" + "x4" + "x5" + "x6" + "x7" + "x8";

2. 使用stringstream类：

   std::stringstream ss;
   ss << "x0" << "x1" << "x2" << "x3" << "x4" << "x5" << "x6" << "x7" << "x8";
   std::string str = ss.str();

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我定义的计算目标函数的函数为，def quadratic(bd_X, bd_Y, x3, x4): x1 = 0.25*(((DX*(bd_X-1))**2 + (DY*(bd_Y-1))**2)**0.5+ ((DX*(51-bd_X))**2 + (DY*(bd_Y-1))**2)**0.5 + ((DX*(bd_X-1))**2 + (DY*(51-bd_Y))**2)**0.5 + ((DX*(51-bd_X))**2 + (DY*(51-bd_Y))**2)**0.5) x2 = (((bd_X-mbjx)**2 + (bd_Y-mbjy)**2 )**0.5)*DX x5 = train_optimize2[4] x6 = train_optimize2[5] x7 = train_optimize2[6] x8 = train_optimize2[7] x9 = train_optimize2[8] x10 = train_optimize2[9] x11 = train_optimize2[10] x12 = train_optimize2[11] x13 = train_optimize2[12] x14 = train_optimize2[13] x15 = train_optimize2[14] x16 = train_optimize2[15] x17 = train_optimize2[16] x18 = train_optimize2[17] x19 = train_optimize2[18] with open('regressor_model.pkl', 'rb') as f: model = pickle.load(f) x_train = np.array([[x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11, x12, x13, x14,x15,x16,x17,x18,x19]]) y_predict = model.predict(x_train) Y = y_predict return -Y

好的，根据您给出的代码，可以看出目标函数的计算涉及到一些外部的变量和模型，这里简单介绍一下如何将其与 CMA-ES 优化器结合起来。

首先，我们需要将 `quadratic()` 函数转换为只接受一个参数（即解向量），并返回一个标量值（即目标函数值）的形式。其次，由于 `quadratic()` 函数的计算需要使用一些外部的变量和模型，我们可以使用 Python 的函数闭包（closure）特性来包装 `quadratic()` 函数，以便在闭包内访问这些外部变量和模型。

下面是一个示例代码，其中假设您已经定义好了 `DX`、`DY`、`train_optimize2`、`mbjx` 和 `mbjy` 等变量：

import numpy as np
import cma
import pickle

# 定义目标函数
def make_objective(DX, DY, train_optimize2, mbjx, mbjy):
    def objective(x):
        bd_X, bd_Y, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11, x12, x13, x14, x15, x16, x17, x18, x19 = x
        x1 = 0.25*(((DX*(bd_X-1))**2 + (DY*(bd_Y-1))**2)**0.5+ ((DX*(51-bd_X))**2 + (DY*(bd_Y-1))**2)**0.5 + ((DX*(bd_X-1))**2 + (DY*(51-bd_Y))**2)**0.5 + ((DX*(51-bd_X))**2 + (DY*(51-bd_Y))**2)**0.5)
        x2 = (((bd_X-mbjx)**2 + (bd_Y-mbjy)**2 )**0.5)*DX

        with open('regressor_model.pkl', 'rb') as f:
            model = pickle.load(f)

        x_train = np.array([[x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11, x12, x13, x14, x15, x16, x17, x18, x19]])
        y_predict = model.predict(x_train)
        Y = y_predict
        return -Y

    return objective

# 定义变量边界
bounds = [[1, 51], [1, 51], [-5, 5], [-5, 5], -np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf]

# 初始化 CMA-ES 优化器
objective = make_objective(DX, DY, train_optimize2, mbjx, mbjy)
x0 = np.mean(bounds, axis=1)
sigma0 = 0.5
optimizer = cma.CMAEvolutionStrategy(x0, sigma0, {'bounds': bounds})

# 运行优化器
while not optimizer.stop():
    solutions = optimizer.ask()  # 获取一组解向量
    fitness_list = [objective(x) for x in solutions]  # 计算目标函数值
    optimizer.tell(solutions, fitness_list)  # 更新优化器内部状态
    best_solution = solutions[np.argmin(fitness_list)]  # 获取当前最优解
    best_fitness = np.min(fitness_list)  # 获取当前最优解的目标函数值
    print(f'Best solution: {best_solution}, Best fitness: {best_fitness}')

在上面的代码中，我们定义了一个 `make_objective()` 函数，用于创建一个闭包，其中包含 `quadratic()` 函数及其依赖的外部变量和模型。然后，我们使用 `make_objective()` 函数创建一个目标函数 `objective`，并将其传递给 CMA-ES 优化器进行优化。在每一轮迭代中，我们打印当前最优解和最优解的目标函数值，以便进行跟踪和分析。

【问题描述】 编写一个程序实现两个一元多项式相乘。 【输入形式】 首先输入第一个多项式中系数不为0的项的个数，然后在新的一行上输入以空格分隔的整数，代表一个多项式，且该多项式中各项的系数均为0或正整数，最高幂次不超过50。对于多项式 anxn + an-1xn-1+ ... + a1x1 + a0x0 （n<50）的输入方法如下： an n an-1 n-1 ... a1 1 a0 0 即相邻两个整数分别表示表达式中一项的系数和指数。在输入中只出现系数不为0的项。 按照上述方式再输入第二个多项式。 【输出形式】 将运算结果输出到屏幕。将系数不为0的项按指数从高到低的顺序输出，每次输出其系数和指数，均以一个空格分隔。最后要求换行。 【样例输入】 5 10 8 2 6 7 3 5 1 18 0 3 3 7 5 2 8 1 【样例输出】 30 15 6 13 71 10 80 9 25 8 70 7 35 5 56 4 25 3 130 2 144 1 【样例说明】 输入的两行分别代表如下表达式： 10x8 + 2x6 + 7x3 + 5x + 18 3x7 + 5x2 + 8x 相乘结果为： 30x15 + 6x13 + 71x10 + 80x9 + 25x8 + 70x7 + 35x5 + 56x4 + 25x3 + 130x2 + 144x。用c语言编写

#include<stdio.h>
#include<string.h>

#define MAX_N 55

struct Poly {
    int a[MAX_N];
}A, B, C;

int main() {
    int m, n;
    memset(A.a, 0, sizeof(A.a));
    memset(B.a, 0, sizeof(B.a));
    memset(C.a, 0, sizeof(C.a));
    scanf("%d", &m);
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        int coe, exp;
        scanf("%d %d", &coe, &exp);
        A.a[exp] = coe;
    }
    scanf("%d", &n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        int coe, exp;
        scanf("%d %d", &coe, &exp);
        B.a[exp] = coe;
    }
    for (int i = 0; i < MAX_N; i++) {
        for (int j = 0; j < MAX_N; j++) {
            C.a[i + j] += A.a[i] * B.a[j];
        }
    }
    int flag = 0;
    for (int i = MAX_N - 1; i >= 0; i--) {
        if (C.a[i]) {
            if (flag) printf(" ");
            printf("%d %d", C.a[i], i);
            flag = 1;
        }
    }
    printf("\n");
    return 0;
}