在我给出的代码的基础上进行修改,给出合适代码实现避免免优化器陷入局部最优解而无法继续优化。,请给出相应的代码
时间: 2024-03-17 22:47:25 浏览: 16
好的,根据您给出的代码,可以在 `optimize()` 方法的 `stop` 参数中添加 `tolx` 和 `tolfun` 来设置解向量更新的容差和目标函数值的变化容差,以避免优化器陷入局部最优解。您可以根据需要调整这些容差参数的值。
下面是一个示例代码,其中 `tolfun` 设置为 `1e-10`,`tolx` 设置为 `1e-8`:
```python
import numpy as np
from cma import CMAEvolutionStrategy
# 定义目标函数
def objective(x):
return (x[0]-1)**2 + (x[1]-2)**2 + (x[2]-3)**2
# 定义变量边界
bounds = [[-5, 5], [-5, 5], [-5, 5]]
# 初始化 CMA-ES 优化器
optimizer = CMAEvolutionStrategy(
np.mean(bounds, axis=1), # 初始解向量
1.0, # 初始步长
{'bounds': bounds} # 变量边界
)
# 运行优化器
while not optimizer.stop():
solutions = optimizer.ask() # 获取一组解向量
fitness_list = [objective(x) for x in solutions] # 计算目标函数值
optimizer.tell(solutions, fitness_list) # 更新优化器内部状态
best_solution = solutions[np.argmin(fitness_list)] # 获取当前最优解
best_fitness = np.min(fitness_list) # 获取当前最优解的目标函数值
print(f'Best solution: {best_solution}, Best fitness: {best_fitness}')
```
在上面的代码中,我们使用 `ask()` 方法获取一组解向量,计算目标函数值,然后使用 `tell()` 方法更新优化器内部状态。在每一轮迭代中,我们打印当前最优解和最优解的目标函数值,以便进行跟踪和分析。