根据输入数据集类型的不同,new_length取不同的值
时间: 2024-06-01 13:09:30 浏览: 6
作为AI语言模型,我无法准确知道new_length应该取什么值,因为我不知道你的数据集是什么类型。new_length的取值应该根据具体的数据集情况来选择,例如如果你的数据集是文本数据,new_length应该取文本长度的最大值;如果你的数据集是图像数据,new_length应该取图像的最大边长。在选择new_length时应该考虑到模型的输入尺寸和计算资源的限制,以避免出现内存不足或计算时间过长的问题。
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import copy import math import random import time from multiprocessing import Pool as ThreadPool path1='att48.tsp' path2='eil76.tsp' path3='pcb442.tsp' path4='rd100.tsp' path5='tsp225.tsp' def readcity(path): df = pd.read_csv("C:\\文件\\现代优化算法\\TSP训练数据集\\"+path, sep=" ", skiprows=6, header=None) return df df = readcity(path4) city = np.array(range(1,len(df[0][0:len(df)-1])+1)) city_x = np.array(df[1][0:len(df)-1]) city_y = np.array(df[2][0:len(df)-1]) city_pos = np.stack((city_x, city_y), axis=1) def distance(city1, city2): return math.sqrt((city1[0]-city2[0])**2 + (city1[1]-city2[1])**2) def path_length(path): length = 0 for i in range(len(path)-1): length += distance(city_pos[path[i]-1], city_pos[path[i+1]-1]) length += distance(city_pos[path[-1]-1], city_pos[path[0]-1]) return length def initial_solution(): unvisited_cities = list(range(1, len(city)+1)) current_city = random.choice(unvisited_cities) solution = [current_city] unvisited_cities.remove(current_city) while unvisited_cities: next_city = min(unvisited_cities, key=lambda city: distance(city_pos[current_city-1], city_pos[city-1])) unvisited_cities.remove(next_city) solution.append(next_city) current_city = next_city return solution def two_opt_swap(path, i, k): new_path = path[:i] + path[i:k + 1][::-1] + path[k + 1:] return new_path 请以上述代码为开头,输出一段以模拟退火算法解决tsp问题的代码,输入为.tsp文件,要求实现用2-opt法构造邻域、在内循环中用Metropolis准则接受解、用最近邻居构造启发式贪心算法构造初始解、输出初始解和解值、最优解和解值、迭代次数和迭代过程的功能
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import copy
import math
import random
import time
from multiprocessing import Pool as ThreadPool
path = 'rd100.tsp'
def readcity(path):
df = pd.read_csv("C:\\文件\\现代优化算法\\TSP训练数据集\\"+path, sep=" ", skiprows=6, header=None)
return df
df = readcity(path)
city = np.array(range(1,len(df[0][0:len(df)-1])+1))
city_x = np.array(df[1][0:len(df)-1])
city_y = np.array(df[2][0:len(df)-1])
city_pos = np.stack((city_x, city_y), axis=1)
def distance(city1, city2):
return math.sqrt((city1[0]-city2[0])**2 + (city1[1]-city2[1])**2)
def path_length(path):
length = 0
for i in range(len(path)-1):
length += distance(city_pos[path[i]-1], city_pos[path[i+1]-1])
length += distance(city_pos[path[-1]-1], city_pos[path[0]-1])
return length
def initial_solution():
unvisited_cities = list(range(1, len(city)+1))
current_city = random.choice(unvisited_cities)
solution = [current_city]
unvisited_cities.remove(current_city)
while unvisited_cities:
next_city = min(unvisited_cities, key=lambda city: distance(city_pos[current_city-1], city_pos[city-1]))
unvisited_cities.remove(next_city)
solution.append(next_city)
current_city = next_city
return solution
def two_opt_swap(path, i, k):
new_path = path[:i] + path[i:k + 1][::-1] + path[k + 1:]
return new_path
def simulated_annealing(path):
df = readcity(path)
city = np.array(range(1,len(df[0][0:len(df)-1])+1))
city_x = np.array(df[1][0:len(df)-1])
city_y = np.array(df[2][0:len(df)-1])
city_pos = np.stack((city_x, city_y), axis=1)
T = 1000 # 初始温度
Tmin = 1 # 终止温度
alpha = 0.95 # 降温速率
path = initial_solution() # 初始化路径
best_path = copy.deepcopy(path) # 最优路径
best_length = path_length(best_path) # 最优路径长度
length_list = [best_length] # 记录每个温度下的路径长度
iter_num = 0 # 迭代次数
while T > Tmin:
i = random.randint(0, len(city)-1)
k = random.randint(0, len(city)-1)
new_path = two_opt_swap(path, i, k) # 产生新路径
new_length = path_length(new_path) # 计算新路径长度
delta = new_length - best_length # 计算路径长度差
if delta < 0:
path = copy.deepcopy(new_path)
best_path = copy.deepcopy(new_path)
best_length = new_length
else:
p = math.exp(-delta/T) # 计算概率
if random.random() < p: # 根据概率接受新解
path = copy.deepcopy(new_path)
length_list.append(best_length)
T *= alpha # 降温
iter_num += 1
print("初始解路径:", initial_solution())
print("初始解路径长度:", path_length(initial_solution()))
print("最优解路径:", best_path)
print("最优解路径长度:", best_length)
print("迭代次数:", iter_num)
plt.plot(range(len(length_list)), length_list)
plt.title("Simulated Annealing")
plt.xlabel("Iteration")
plt.ylabel("Length")
plt.show()
simulated_annealing(path)
使用r语言对iris数据集进行神经网络分析
首先,我们需要安装和加载神经网络相关的R包,比如`neuralnet`和`caret`:
```r
install.packages("neuralnet")
install.packages("caret")
library(neuralnet)
library(caret)
```
接下来,我们可以使用`iris`数据集。该数据集包含150个鸢尾花的测量值,其中每个样本有4个数值型特征和1个分类标签(3种不同的鸢尾花品种)。
```r
data(iris)
```
我们需要将数据集划分为训练集和测试集。在这里,我们将80%的数据作为训练集,20%的数据作为测试集。
```r
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p=0.8, list=FALSE)
trainData <- iris[trainIndex, ]
testData <- iris[-trainIndex, ]
```
接下来,我们需要准备神经网络的输入和输出。在这里,我们将4个特征作为输入,将鸢尾花品种作为输出。由于输出是分类变量,我们需要使用独热编码对其进行转换。
```r
trainX <- trainData[, 1:4]
trainY <- model.matrix(~ Species - 1, data=trainData)
testX <- testData[, 1:4]
testY <- model.matrix(~ Species - 1, data=testData)
```
现在,我们可以构建神经网络模型。在这里,我们使用一个具有2个隐藏层和10个神经元的全连接神经网络。我们还可以设置其他超参数,例如学习率和最大迭代次数。
```r
nn <- neuralnet(trainY ~ trainX, hidden=c(10, 10), linear.output=FALSE, threshold=0.01, stepmax=1e+07)
```
训练完成后,我们可以使用测试集来评估模型的性能。在这里,我们将使用混淆矩阵和准确率来评估分类器的性能。
```r
predictedY <- predict(nn, testX, type="class")
confusionMatrix(predictedY, testData$Species)
```
最后,我们可以使用训练好的神经网络来进行预测。在这里,我们将使用一个新的鸢尾花样本作为输入,来预测其品种。
```r
newData <- data.frame(Sepal.Length=5.8, Sepal.Width=3.0, Petal.Length=4.2, Petal.Width=1.5)
newPrediction <- predict(nn, newData)
colnames(newPrediction) <- levels(iris$Species)
newPrediction
```
这就是使用R语言进行神经网络分析的简单示例。