使用的是from cmaes import CMA这个
时间: 2024-03-10 15:48:31 浏览: 26
如果使用的是`from cmaes import CMA`,则可以按照如下修改:
```python
import numpy as np
from cmaes import CMA
# 定义目标函数,这里以Rosenbrock函数为例
def rosenbrock(x):
return np.sum(100.0 * (x[1:] - x[:-1]**2.0)**2.0 + (1 - x[:-1])**2.0)
# 定义优化变量的范围
bounds = [(-5, 5)] * 10
# 使用CMA算法进行优化
optimizer = CMA(mean=np.zeros(10), sigma=0.5, bounds=bounds)
while not optimizer.should_stop():
solutions = optimizer.ask()
fitness = np.array([rosenbrock(x) for x in solutions])
optimizer.tell(solutions, fitness)
# 输出最优解和最优解向量
best_solution = optimizer.result.xbest
best_fitness = optimizer.result.fbest
print("最优解向量:", best_solution)
print("最优解:", best_fitness)
```
在上述代码中,我们首先定义了目标函数`rosenbrock`,并指定优化变量的范围`bounds`。然后通过CMA类创建一个优化器对象`optimizer`,并设置初始均值和标准差。在每次迭代中,我们通过`ask`方法生成一组新的优化变量,然后计算各个变量的适应度,并通过`tell`方法将适应度反馈给优化器对象。最后通过`result`属性获取最优解和最优解向量,并输出到控制台上。
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