写一个三分搜索算法的伪代码
时间: 2023-11-13 21:19:11 浏览: 36
当然可以,以下是三分搜索算法的伪代码:
function ternary_search(arr, left, right, key):
if right >= left:
mid1 = left + (right - left) // 3
mid2 = right - (right - left) // 3
if arr[mid1] == key:
return mid1
if arr[mid2] == key:
return mid2
if key < arr[mid1]:
return ternary_search(arr, left, mid1-1, key)
elif key > arr[mid2]:
return ternary_search(arr, mid2+1, right, key)
else:
return ternary_search(arr, mid1+1, mid2-1, key)
return -1
希望这能够帮到你,还有其他问题需要我回答吗?
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融合反向学习和自适应策略优化的差分进化算法伪代码
以下是融合反向学习和自适应策略优化的差分进化算法的伪代码:
```
输入:目标函数f(x),种群大小pop_size,进化代数gens,自适应参数F和CR的范围[F_min, F_max]和[CR_min, CR_max],反向学习策略的概率p
输出:最优解best_x及其对应的目标函数值best_f
初始化种群P
for g = 1 to gens do
for i = 1 to pop_size do
// 选择三个不同的个体,进行差分变异操作
r1, r2, r3 = 随机选择三个不同的个体
v = r1 + F * (r2 - r3)
// 自适应参数F和CR的更新
if 随机数 < p then
F = F_min + rand() * (F_max - F_min)
else
F = 0.1 * |N(0,1)|
end if
CR = CR_min + rand() * (CR_max - CR_min)
// 反向学习策略优化
if 随机数 < p then
v = v + p * (best_x - x_i)
end if
// 交叉操作,生成新个体
u = x_i
for j = 1 to D do
if 随机数 < CR or j = 随机选择的维度 then
u_j = v_j
end if
end for
// 选择操作,更新种群
if f(u) < f(x_i) then
x_i = u
if f(u) < f(best_x) then
best_x = u
end if
// 反向学习策略优化,更新p
p = p + alpha * (1 - p)
else
// 反向学习策略优化,更新p
p = p - alpha * p
end if
end for
end for
返回best_x及其对应的目标函数值best_f
```
其中,D为目标函数f(x)的维度,N(0,1)表示均值为0,方差为1的标准正态分布,rand()表示生成[0,1]之间的随机数,alpha为学习率。该算法在传统的差分进化算法的基础上,增加了反向学习策略的概率p的自适应调整,通过p的增加或减少来调整反向学习策略的使用程度。当选择操作成功时,p会增加,表明反向学习策略对此次进化发挥了积极作用;反之,p会减少,表明反向学习策略对此次进化发挥了消极作用。
给我写一个多目标差分下降算法
多目标差分下降算法是一种常用于多目标优化问题的算法,它通过差分进化来搜索多个目标函数的最优解。以下是一个基于差分进化的多目标差分下降算法的伪代码实现:
```
输入: 目标函数 f(x),初始解集合 X,种群大小 N,迭代次数 T,差分进化因子 F,交叉概率 CR
输出: 最优解集合 X*
for t in range(T):
for i in range(N):
# 选择三个不同的解
a, b, c = random.sample(X, 3)
# 生成新解
x_new = [a[j] + F * (b[j] - c[j]) for j in range(len(X[0]))]
# 随机交叉
x_try = [x_new[j] if random.random() < CR else X[i][j] for j in range(len(X[0]))]
# 计算目标函数值
f_try = f(x_try)
f_i = f(X[i])
# 判断是否更新解
if all([f_try[k] < f_i[k] for k in range(len(f_i))]):
X[i] = x_try
# 更新最优解集合
X_star = []
for x in X:
if all([f(x)[k] < f(X_star[i])[k] for i in range(len(X_star)) for k in range(len(f(x)))]):
X_star.append(x)
# 输出当前迭代次数和最优解集合
print("Iteration:", t, "Best solutions:", X_star)
输出最终的最优解集合 X*
```
在算法中,首先选择种群中的三个不同的解,然后通过差分进化产生一个新的解。随后,使用随机交叉将新解和原始解进行合并,得到一个试验解,并计算其目标函数值。如果试验解优于原始解,则替换原始解。最后,根据所有已知解的目标函数值更新最优解集合,并输出当前迭代次数和最优解集合。
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