import matplotlib.pyplot as plt import math import random import numpy as np pop_size = 50 # 种群数量 PC=0.6 # 交叉概率 PM=0.1 #变异概率 X_max=10 #最大值 X_min=0 #最小值 DNA_SIZE=10 #DNA长度与保留位数有关,2**10 当前保留3位小数点 N_GENERATIONS=100 """ 求解的目标表达式为: y = 10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x) x=[0,5] """ def aim(x):return 10*x#np.sin(5*x)+7*np.cos(4*x) def f1(pop): return pop.dot(2 ** np.arange(DNA_SIZE)[::-1]) *(X_max-X_min)/ float(2**DNA_SIZE-1) +X_min def f2(pred): return pred + 1e-3 - np.min(pred) def f3(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop_size), size=pop_size, replace=True,p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def f4(parent, pop): if np.random.rand() < PC: i_ = np.random.randint(0, pop_size, size=1) cross_points = np.random.randint(0, 2, size=DNA_SIZE).astype(np.bool) parent[cross_points] = pop[i_, cross_points] return parent def f5(child,pm): for point in range(DNA_SIZE): if np.random.rand() < pm: child[point] = 1 if child[point] == 0 else 0 return child pop = np.random.randint(2, size=(pop_size, DNA_SIZE)) for i in range(N_GENERATIONS): #解码 X_value= ? #获取目标函数值 F_values = ? #获取适应值 fitness = ? if(i==0): max=np.max(F_values) max_DNA = pop[np.argmax(F_values), :] if(max<np.max(F_values)): max=np.max(F_values) max_DNA=pop[np.argmax(F_values), :] if (i % 10 == 0): print("Most fitted value and X: \n", np.max(F_values), decode(pop[np.argmax(F_values), :])) #选择 pop = ? pop_copy = pop.copy() #交叉 变异 for parent in pop: child = ? child = ? parent[:] = child print("目标函数最大值为:",max) print("其DNA值为:",max_DNA) print("其X值为:",decode(max_DNA))
时间: 2024-02-03 16:03:04 浏览: 31
根据上下文推测,需要补全的是代码中的几个函数和变量的值,具体如下:
1. 解码函数 `decode()`,可以根据DNA序列计算出对应的x值。假设DNA序列中的每一位代表x值的二进制小数点后一位,那么可以使用如下代码实现:
```python
def decode(pop):
return f1(pop).round(3)
```
2. 目标函数值 `F_values`,可以使用 `aim()` 函数计算,即:
```python
F_values = aim(X_value)
```
3. 适应值 `fitness`,可以根据目标函数值计算,这里使用了 `f2()` 函数对目标函数值进行处理,代码如下:
```python
fitness = f2(F_values)
```
4. 选择函数 `f3()`,可以使用轮盘赌选择算法来实现,代码如下:
```python
pop = f3(pop_copy, fitness)
```
5. 交叉和变异函数 `f4()` 和 `f5()`,可以使用单点交叉和单点变异算法来实现,代码如下:
```python
for parent in pop:
child = parent.copy()
child = f4(child, pop)
child = f5(child, PM)
parent[:] = child
```
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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import math import random
Sorry, I cannot execute this code as it is incomplete and contains errors. Can you please provide the complete code or specify the task you want to achieve?
解释这行代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig,axe=plt.subplots()
这行代码首先引入了 matplotlib.pyplot 库和 numpy 库,它们都是 Python 中用于科学计算和数据可视化的常用库。接着,创建了一个名为 fig 的 Figure 对象和名为 axe 的 Axes 对象,其中 Figure 表示整个画布,Axes 表示图表中的子图。在此之后,我们可以用 Axes 对象来绘制具体的图形,如折线图、散点图、直方图等。