给出一个tensorflow实现微分进化算法代码
时间: 2023-02-09 18:15:58 浏览: 90
微分进化算法是一种基于微分的优化算法,可以用来解决非凸优化问题。下面是一个简单的 TensorFlow 实现微分进化算法的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
# 构建模型
x = tf.Variable(tf.random.normal([1], mean=5, stddev=2))
y = x**2
# 定义优化器
optimizer = tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.1)
# 定义目标函数
@tf.function
def loss():
return y
# 定义微分进化算法
@tf.function
def DE_optimize(x):
# 随机选取三个点
r1, r2, r3 = tf.random.shuffle(tf.range(tf.shape(x)[0]))[:3]
# 求中间值
mid = tf.tensor_scatter_nd_update(x, tf.expand_dims(r1, axis=0), x[r2] + 0.5 * (x[r3] - x[r1]))
# 随机选取一个点
r = tf.random.shuffle(tf.range(tf.shape(x)[0]))[0]
# 更新
with tf.GradientTape() as tape:
tape.watch(mid)
loss_value = loss()
grads = tape.gradient(loss_value, mid)
x = tf.tensor_scatter_nd_update(x, tf.expand_dims(r, axis=0), x[r] + grads)
return x
# 开始训练
for step in range(100):
x = DE_optimize(x)
optimizer.apply_gradients(zip([x], [x]))
if step % 10 == 0:
print("step: {}, x: {}".format(step, x.numpy()))
```
注意,这只是一个简单的示例代码,在实际应用中可能需要根据具体问题进行调整。
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