给出约束优化随机试验法的代码
时间: 2023-08-11 12:20:07 浏览: 55
以下是一个简单的约束优化问题的随机试验法的代码示例,以最小化 Rosenbrock 函数为例:
```python
import numpy as np
def rosenbrock(x):
return np.sum(100 * (x[1:] - x[:-1]**2)**2 + (1 - x[:-1])**2)
def random_search(func, bounds, max_iter):
best_x = None
best_score = None
for i in range(max_iter):
x = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1])
score = func(x)
if best_score is None or score < best_score:
best_x = x
best_score = score
return best_x, best_score
bounds = np.array([[-5, 5]] * 10) # 10维度的搜索空间
best_x, best_score = random_search(rosenbrock, bounds, 1000)
print("Best solution: x = {}, score = {}".format(best_x, best_score))
```
在这个例子中,我们使用随机搜索在 10 维空间中最小化 Rosenbrock 函数。搜索空间的边界由 `bounds` 定义。在每次迭代中,我们随机生成一个解,并计算其得分。如果得分优于当前最佳解,则更新最佳解。最后,我们输出找到的最佳解以及其得分。
需要注意的是,这个例子并没有考虑约束条件,因此搜索空间可能会超出定义的边界,导致不可行的解。在实际应用中,需要使用合适的方法来处理约束条件。
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