遗传算法的参数辨识代码

遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化技术，常用于解决复杂的全局优化问题，包括参数辨识。参数辨识是指通过实验数据推测出系统模型中未知参数的过程。以下是使用Python和scikit-optimize库编写一个简单的遗传算法参数辨识代码示例：

import numpy as np
from skopt import gp_minimize, EvolutionStrategy

# 假设我们有一个函数f(x)，需要找出其最佳参数x
def f(x):
    # 这里替换为你的实际模型评估函数
    return x[0]**2 + x[1] * np.sin(x[0])

# 定义搜索空间范围
dimensions = [(-5.0, 5.0), (-5.0, 5.0)]  # 可能包含多个维度

# 使用遗传算法设置优化器
optimizer = EvolutionStrategy(f=lambda x: f(x), dimensions=dimensions, npop=100, sigma0=1.0)

# 开始迭代
best_params, best_value = optimizer.ask()
for i in range(100):  # 调优次数，可根据需求调整
    params, values = optimizer.tell(best_params)
    best_params, best_value = params[np.argmin(values)], min(values)

print("Best found parameters:", best_params)
print("Minimum value of the function:", best_value)