if np.sum(value) < target or elapsed_time > timeout: # 创建一个新的数据框，并将其添加到df_list列表中 yhjg = -value zc = yhjg - yhq_pjcyl new_df = pd.DataFrame({'优化前X坐标': CSX,'优化前Y坐标': CSY, '优化前靶点位置': yhq_bdwz, '优化前射孔厚度': yhq_skhd, '优化前平均产油量':yhq_pjcyl,'优化后X坐标': x[0],'优化后Y坐标': x[1], '优化后靶点位置': x[2], '优化后射孔厚度': x[3],'优化后平均产油量':yhjg,'优化后前后结果变化':zc}, index=[0]) df_list.append(new_df) # 将df_list列表中的所有数据框连接成一个单独的数据框 final_df = pd.concat(df_list) # 将最终数据框写入新的Excel文件 final_df.to_excel(f'D:\\czjblx\\smmx\\clf-pcl\\TEST\\yh_test\\yhtest_{i}.xlsx', index=False) break这是优化模型输出的条件语句，如何修改成为当计算出的value值最小的时候停止优化迭代

if np.min(value) < target or elapsed_time > timeout: # 创建一个新的数据框，并将其添加到df_list列表中 yhjg = -value zc = yhjg - yhq_pjcyl new_df = pd.DataFrame({'优化前X坐标': CSX,'优化前Y坐标': CSY, '优化前靶点位置': yhq_bdwz, '优化前射孔厚度': yhq_skhd, '优化前平均产油量':yhq_pjcyl,'优化后X坐标': x[0],'优化后Y坐标': x[1], '优化后靶点位置': x[2], '优化后射孔厚度': x[3],'优化后平均产油量':yhjg,'优化后前后结果变化':zc}, index=[0]) df_list.append(new_df) # 将df_list列表中的所有数据框连接成一个单独的数据框 final_df = pd.concat(df_list) # 将最终数据框写入新的Excel文件 final_df.to_excel(f'D:\\czjblx\\smmx\\clf-pcl\\TEST\\yh_test\\test0606\\3\\yhtest_{i}.xlsx', index=False) break

接着，将优化前和优化后的参数值、平均产油量、前后差异等信息存储在一个新的数据框中，并将其添加到df_list列表中。最后，将df_list列表中的所有数据框连接成一个单独的数据框，将其写入一个新的Excel文件中，并...

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

这段代码是一个简单的遗传算法实现，用于求解一个最优解。其中，timeout 是时间限制，如果超过了这个时间限制就停止迭代。solutions 是一个二元组列表，每个二元组包含一个解和该解的适应度值。在迭代过程中，算法会...

if len(solutions) != optimizer.population_size: # 随机生成一些解向量，补足不足的部分 while len(solutions) < optimizer.population_size: x = [random.randint(Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj), random.randint(Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd), random.uniform(Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz), random.uniform(Min_pump_skhd, Max_pump_skhd)] value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) solutions.append((x, value)) # 计算每个个体的目标函数值，并存储在solutions列表中 optimizer.tell(solutions) # 计算当前已经优化的时间 elapsed_time = time.time() - start_time if elapsed_time > timeout: break

这段代码是在补足种群不足的情况下，随机生成一些解向量，并计算出它们的目标函数值。同时，将所有的解向量和对应的目标函数值存储在solutions列表中。之后，将solutions列表中的所有解向量和目标函数值，通过tell...

if elapsed_time > timeout: # 创建一个新的数据框，并将其添加到df_list列表中 best_solution = optimizer.result.xbest best_obj_value = optimizer.result.fbest x[0] = best_solution[0] x[1] = best_solution[1] x[2] = best_solution[2] x[3] = best_solution[3] yhjg = -best_obj_value zc = yhjg - yhq_pjcyl new_df = pd.DataFrame({'优化前X坐标': CSX,'优化前Y坐标': CSY, '优化前靶点位置': yhq_bdwz, '优化前射孔厚度': yhq_skhd, '优化前平均产油量':yhq_pjcyl,'优化后X坐标': x[0],'优化后Y坐标': x[1], '优化后靶点位置': x[2], '优化后射孔厚度': x[3],'优化后平均产油量':yhjg,'优化后前后结果变化':zc}, index=[0]) df_list.append(new_df)

根据你提供的代码，我发现其中确实有一个名为“optimizer.result”的属性，但是这个属性在代码中只在这里被访问。因此，如果你收到了“'CMA' object has no attribute 'result'”错误消息，那么很可能是因为在这个...

if elapsed_time > timeout: # 创建一个新的数据框，并将其添加到df_list列表中 yhjg = -value zc = yhjg - yhq_pjcyl new_df = pd.DataFrame({'优化前X坐标': CSX,'优化前Y坐标': CSY, '优化前靶点位置': yhq_bdwz, '优化前射孔厚度': yhq_skhd, '优化前平均产油量':yhq_pjcyl,'优化后X坐标': x[0],'优化后Y坐标': x[1], '优化后靶点位置': x[2], '优化后射孔厚度': x[3],'优化后平均产油量':yhjg,'优化后前后结果变化':zc,'迭代轮数':rounds}, index=[0]) df_list.append(new_df) # 将df_list列表中的所有数据框连接成一个单独的数据框 final_df = pd.concat(df_list) # 将最终数据框写入新的Excel文件 final_df.to_excel(f'D:\\czjblx\\smmx\\clf-pcl\\TEST\\yh_test\\test0606\\3\\yhtest_{i}.xlsx', index=False) break

好的，你可以在这段代码后面添加以下代码，来输出最优解和对应的x向量： # 输出最优解和对应的x向量 print(f"在迭代过程中，目标函数最小值为{best_obj_value}时，对应的解向量为：{best_solution}") print(f"x...

std::chrono::time_pointstd::chrono::steady_clock end = std::chrono::steady_clock::now(); std::chrono::seconds elapsed = std::chrono::duration_cast<std::chrono::seconds>(end - start); int64_t s = elapsed.count(); std::cout << "Elapsed time: " << elapsed.count() << " s" << std::endl; std::cout << "Elapsed time s: " << s << " s" << std::endl; 存在什么问题

因此，如果想要输出elapsed变量的值，可以直接使用elapsed.count()，不需要再将其存储在一个额外的变量中。例如： std::chrono::time_point<std::chrono::steady_clock> end = std::chrono::steady_clock::...

if elapsed_time > timeout: df = pd.DataFrame(solutions) df.to_excel('D:\czjblx\smmx\clf-pcl\TEST\solutions.xlsx', index=False) break

具体地，这段代码首先判断当前的优化时间是否超过timeout设置的时间，如果是，则调用pandas库将解向量列表solutions转换为DataFrame格式，并使用to_excel()方法将DataFrame对象写入到Excel文件中。最后，使用break...

# 循环优化，直到达到优化目标或时间限制为止best_solution = Nonebest_obj_value = float('inf')rounds = 0while True: # 生成一个新的种群，每个个体是一个解向量 rounds += 1 solutions = [] for _ in range(optimizer.population_size): x = optimizer.ask() x[0] = int(x[0]) x[1] = int(x[1]) if (x[0] == 1 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 51 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 26 and x[1] == 26): pass else: value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) if (x[0] == 1 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 51 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 26 and x[1] == 26): pass else: solutions.append((x, value)) if len(solutions) != optimizer.population_size: # 随机生成一些解向量，补足不足的部分 while len(solutions) < optimizer.population_size: x = [random.randint(Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj), random.randint(Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd), random.uniform(Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz), random.uniform(Min_pump_skhd, Max_pump_skhd)] value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) solutions.append((x, value)) # 计算每个个体的目标函数值，并存储在solutions列表中 optimizer.tell(solutions) # 计算当前已经优化的时间 elapsed_time = time.time() - start_time # 判断是否达到优化目标或时间限制 if elapsed_time > timeout: break if optimizer.best[1] < best_obj_value: best_obj_value = optimizer.best[1] best_solution = optimizer.best[0]# 获取最优解信息best_solution, best_obj_value = optimizer.result# 输出最优解和最优解下的x[0], x[1], x[2], x[3]print('最优解:', best_solution)x0, x1, x2, x3 = best_solutionprint('x[0]:', x0)print('x[1]:', x1)print('x[2]:', x2)print('x[3]:', x3)

其中，循环优化的过程中每次生成一个新的种群，每个个体是一个解向量。然后计算每个个体的目标函数值，并存储在solutions列表中。接着使用tell方法告诉算法哪些解向量是有效的，然后计算当前已经优化的时间。在判断...

解释以下代码：#include <stdio.h> #include #include <stdbool.h> #include <sys/time.h> #define NUM_THREADS 200 #define START_NUM 30000000 #define END_NUM 30000200 void* check_prime(void* arg) { long num = (long)arg; bool is_prime = true; for (long i = 2; i < num; i++) { if (num % i == 0) { is_prime = false; break; } } if (is_prime) { printf("%ld is prime\n", num); } pthread_exit(NULL); } int main() { struct timeval start_time, end_time; double total_time = 0.0; for (int i = 0; i < 10; i++) { pthread_t threads[NUM_THREADS]; gettimeofday(&start_time, NULL); for (long j = START_NUM; j <= END_NUM; j++) { for (int k = 0; k < NUM_THREADS; k++) { pthread_create(&threads[k], NULL, check_prime, (void*)j); } for (int k = 0; k < NUM_THREADS; k++) { pthread_join(threads[k], NULL); } } gettimeofday(&end_time, NULL); double elapsed_time = (end_time.tv_sec - start_time.tv_sec) + (end_time.tv_usec - start_time.tv_usec) / 1000000.0; printf("Run %d: elapsed time = %f seconds\n", i+1, elapsed_time); total_time += elapsed_time; } printf("Average elapsed time = %f seconds\n", total_time / 10); return 0; }

check_prime 函数接收一个 void 类型的指针参数 arg，将其转换为长整型变量 num，然后使用循环遍历 2 到 num-1 之间的所有数字，判断 num 是否是质数，如果是，就打印出该数字是质数。如果不是，则将 is_prime 设为 ...

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

当经过的时间超过了设定的最大时间限制（timeout）时，程序会将最优解（best_solution）设为None，最优适应度（best_fitness）设为负无穷，并且对所有解（solutions）按照适应度值从大到小进行排序，找到适应度值...

Build target 'Target 1' compiling QDTFT_demo.c... user\QDTFT_demo.c(107): error: #20: identifier "t" is undefined t=KEY_Scan(0); //得到键值 user\QDTFT_demo.c(107): warning: #223-D: function "KEY_Scan" declared implicitly t=KEY_Scan(0); //得到键值 user\QDTFT_demo.c(110): error: #20: identifier "KEY0_PRES" is undefined case KEY0_PRES: user\QDTFT_demo.c(111): error: #20: identifier "LED0" is undefined LED0=!LED0; user\QDTFT_demo.c(113): error: #20: identifier "KEY1_PRES" is undefined case KEY1_PRES: user\QDTFT_demo.c(114): error: #20: identifier "LED1" is undefined LED1=!LED1; user\QDTFT_demo.c(116): error: #20: identifier "WKUP_PRES" is undefined case WKUP_PRES: user\QDTFT_demo.c: 1 warning, 6 errors ".\Obj\STM32-FD-FLASHLEDZX.axf" - 6 Error(s), 1 Warning(s). Target not created. Build Time Elapsed: 00:00:01

这个错误是由于代码中使用了未定义的变量或函数，导致编译器无法识别。具体来说，错误信息提示了以下问题： 1. 在第107行，使用了未定义的变量"t"； 2. 在第110行和第113行，使用了未定义的宏"KEY0_PRES"和"KEY1_...

if elapsed_time > timeout: fitnesses = [sol[1] for sol in solutions] # 获取最小目标函数值对应的索引 best_index = fitnesses.index(min(fitnesses)) # 获取最优解向量和最优解 best_solution = solutions[best_index] best_vector = best_solution[0] best_fitness = best_solution[1] x[0] = best_vector[0] x[1] = best_vector[1] x[2] = best_vector[2] x[3] = best_vector[3]

这段代码的作用是在达到时间限制时，获取种群中评估值最小的个体（即最优解），并将当前解向量更新为最优解向量。其中，fitnesses = [sol[1] for sol in solutions]将每个个体的评估值存储在列表fitnesses中。...

std::chrono::time_pointstd::chrono::steady_clock end = std::chrono::steady_clock::now(); auto elapsed = std::chrono::duration_cast<std::chrono::seconds>(end - start); auto替换成真正的类型

如果您想要替换auto为真正的类型，可以将其替换为std::chrono::seconds，即： std::chrono::time_point<std::chrono::steady_clock> end = std::chrono::steady_clock::now(); std::chrono::seconds ...

IndexError Traceback (most recent call last) <ipython-input-8-8dffcb90c735> in <module>() 26 return projected_data 27 start_time = time.time() ---> 28 X_lle = lle(X) 29 elapsed_time = time.time() - start_time 30 plt.figure() <ipython-input-8-8dffcb90c735> in lle(data, n_neighbors, n_components) 18 C += regularization_term * np.eye(n_neighbors) 19 W = np.linalg.solve(C,np.ones(n_neighbors)) ---> 20 W[i,indices[i]] = W / np.sum(W) 21 M = (np.eye(len(data)) - W).T @ (np.eye(len(data)) - W) 22 eigenvalues,eigenvectors = np.linalg.eigh(M) IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed

这个错误提示是因为在第20行代码中，你尝试同时索引一个一维数组的两个元素，导致了索引错误。你需要检查一下W数组的形状，看看它是否是一个二维数组，如果是，那么你需要使用W[i][indices[i]]的形式来完成索引操作...

c# code:public class APPServerContext : DbContext { public readonly string DBAias; public readonly string UserID; public APPServerContext(string dbaias, string userid); public bool IsSqlServer { get; } public DbSet<sysBatchCodeNO> SYS_BATCHCODENO { get; set; } public DbSet<sysListCodeNO> SYS_LISTCODENO { get; set; } public DbSet<SYS_ORGSTRUCTURE> SYS_ORGSTRUCTURE { get; set; } public DbSet<sysPrgWorkbench> SYS_PRGWORKBENCH { get; set; } public DbSet<sysBarCodeNO> SYS_BARCODENO { get; set; } public DbSet<SYS_LOGINUSER> SYS_LOGINUSERS { get; set; } public bool IsMySql { get; } public DbSet<SYS_ENANNOU> SYS_ENANNOUS { get; set; } public bool IsOracle { get; } public DbParameter CreateParameter(string Key, object Value); public override void Dispose(); public string GetDBParName(string parameterName); public Hashtable PBValue(string KeyList); protected override void OnConfiguring(DbContextOptionsBuilder optionsBuilder); } using APPServerContext context1 = new APPServerContext(LoginInfo.DBAias, LoginInfo.UserID);await context1.Database.BeginTransactionAsync().ConfigureAwait(false); context1.Database.SqlQuery(exeSqlList[i]); error : Execution Timeout Expired. The timeout period elapsed prior to completion of the operation or the server is not responding. question :APPServerContext does not contain CommandTimeOut. How do I handle this error

You can set the Command Timeout value in the DbContext's configuration options using the "CommandTimeout" property. You can do this either in the OnConfiguring method or when creating a new instance ...

相关推荐

TimeElapsed:为 C++11 提供简单 TIME_ELAPSED 宏的头文件

elapsed_time_element:Dart Polymer 组件显示 DateTime 实例的经过时间。 例如，1 天 2 小时 3 分钟

if np.min(value) < target or elapsed_time > timeout:

if elapsed_time > timeout: # 创建一个新的数据框，并将其添加到df_list列表中 break

if elapsed_time > timeout: df = pd.DataFrame(solutions) df.to_excel('D:\czjblx\smmx\clf-pcl\TEST\solutions.xlsx', index=False) break

std::chrono::time_pointstd::chrono::steady_clock end = std::chrono::steady_clock::now(); auto elapsed = std::chrono::duration_cast<std::chrono::seconds>(end - start); auto替换成真正的类型

最新推荐

中国行政村区划代码及地理坐标-最新数据.zip

pocketsphinx-0.1.15-cp35-cp35m-win_amd64.whl.rar

SSM Java项目：StudentInfo 数据管理与可视化分析

管理建模和仿真的文件

负载均衡技术深入解析：确保高可用性的网络服务策略

怎么解决头文件重复包含

pyedgar：Python库简化EDGAR数据交互与文档下载

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

网络监控工具使用宝典：实时追踪网络状况的专家级技巧

unity 实现子物体不跟随父物体移动和旋转

elapsed_time_element:Dart Polymer 组件显示 DateTime 实例的经过时间。例如，1 天 2 小时 3 分钟