20*x11+40*x12+55*x13+65*x14+72*x15+77*x16+80*x17+82*x18+83*x19+84*x110+85*x111。上面的X1i为0,1变量,其后一个取1则前一个必须取1.如何将在X12=1的情况下让20*X11=0
时间: 2024-06-28 11:01:09 浏览: 6
给定的表达式 `20*x11 + 40*x12 + 55*x13 + 65*x14 + 72*x15 + 77*x16 + 80*x17 + 82*x18 + 83*x19 + 84*x110 + 85*x111` 是一个多项式,其中 `x1i` 是二进制变量,取值只有 0 或 1。由于后一个 `x1i` 取值为 1 时前一个必须为 1(即 x11, x12 等必须遵循连续的 1),这意味着除了 x12 外,所有 `x1i` 对应的系数乘积在 x12 为 1 时会自动为 0。
在 `x12=1` 的情况下,由于其他 `x1i` 必须为 0,你可以设置 `x11=0` 来确保 `20*x11` 的系数为 0。这是因为当 x12 为 1 时,根据规则,x11 必须为 0,所以不会有任何额外的乘积贡献到 `20*x11` 中。其他项的系数乘以 0 仍然保持为 0,因此整个表达式在 x12 为 1 时 `20*x11` 的值会是 0。
相关问题
def fitness(self, x): """ 个体适应值计算 """ X1 = x[0] X2 = x[1] X3 = x[2] X4 = x[3] X5 = x[4] X6 = x[5] X7 = x[6] X8 = x[7] X9 = x[8] X10 = x[9] X11 = x[10] X12 = x[11] X13 = x[12] X14 = x[13] X15 = x[14] X16 = x[15] X17 = x[16] X18 = x[17] X19 = x[18] X20 = x[19] X21 = x[20] X22 = x[21] X23 = x[22] X24 = x[23] #惩罚函数 Z = 500 * X1 + 550 * X2 + 630 * X3 + 1000 * X4 + 800 * X5 + 700 * X6 + 800 * X7 + 700 * X8 \ + 600 * X9 + 950 * X10 + 900 * X11 + 930 * X12 + 1000 * X13 + 960 * X14 + 840 * X15 + 650 * X16 \ + 600 * X17 + 700 * X18 + 1200 * X19 + 1040 * X20 + 980 * X21 + 860 * X22 + 880 * X23 + 780 * X24 \ - (10 ** 5) * (max(0, X1 + X7 + X13 + X19 - 42) + max(0, X2 + X8 + X14 + X20 - 56) + max(0,X3 + X9 + X15 + X21 - 44) + max(0, X4 + X10 + X16 + X22 - 39) + max(0, X5 + X11 + X17 + X23 - 60) + max(0,X6 + X12 + X18 + X24 - 59) + max(0, X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 - 76) + max(0, X7 + X8 + X9 + X10 + X11 + X12 - 88) + max(0, X13 + X14 + X15 + X16 + X17 + X18 - 96) + max(0,X19 + X20 + X21 + X22 + X23 + X24 - 40)) return z 怎么定义X、Z为整数
您可以使用Python中的内置函数`int()`将X和Z的值转换为整数类型。例如,将X1定义为整数类型的方法如下:
```
X1 = int(x[0])
```
同样地,您可以将所有的X都转换为整数类型。对于Z,您可以使用`int()`函数将其最终计算得到的值转换为整数类型。例如:
```
Z = int(500 * X1 + 550 * X2 + 630 * X3 + 1000 * X4 + 800 * X5 + 700 * X6 + 800 * X7 + 700 * X8 \
+ 600 * X9 + 950 * X10 + 900 * X11 + 930 * X12 + 1000 * X13 + 960 * X14 + 840 * X15 + 650 * X16 \
+ 600 * X17 + 700 * X18 + 1200 * X19 + 1040 * X20 + 980 * X21 + 860 * X22 + 880 * X23 + 780 * X24 \
- (10 ** 5) * (max(0, X1 + X7 + X13 + X19 - 42) + max(0, X2 + X8 + X14 + X20 - 56) + max(0,X3 + X9 + X15 + X21 - 44) \
+ max(0, X4 + X10 + X16 + X22 - 39) + max(0, X5 + X11 + X17 + X23 - 60) + max(0,X6 + X12 + X18 + X24 - 59) \
+ max(0, X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 - 76) + max(0, X7 + X8 + X9 + X10 + X11 + X12 - 88) \
+ max(0, X13 + X14 + X15 + X16 + X17 + X18 - 96) + max(0,X19 + X20 + X21 + X22 + X23 + X24 - 40)))
```
这样,您就可以将所有的X和Z定义为整数类型了。
我定义的计算目标函数的函数为,def quadratic(bd_X, bd_Y, x3, x4): x1 = 0.25*(((DX*(bd_X-1))**2 + (DY*(bd_Y-1))**2)**0.5+ ((DX*(51-bd_X))**2 + (DY*(bd_Y-1))**2)**0.5 + ((DX*(bd_X-1))**2 + (DY*(51-bd_Y))**2)**0.5 + ((DX*(51-bd_X))**2 + (DY*(51-bd_Y))**2)**0.5) x2 = (((bd_X-mbjx)**2 + (bd_Y-mbjy)**2 )**0.5)*DX x5 = train_optimize2[4] x6 = train_optimize2[5] x7 = train_optimize2[6] x8 = train_optimize2[7] x9 = train_optimize2[8] x10 = train_optimize2[9] x11 = train_optimize2[10] x12 = train_optimize2[11] x13 = train_optimize2[12] x14 = train_optimize2[13] x15 = train_optimize2[14] x16 = train_optimize2[15] x17 = train_optimize2[16] x18 = train_optimize2[17] x19 = train_optimize2[18] with open('regressor_model.pkl', 'rb') as f: model = pickle.load(f) x_train = np.array([[x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11, x12, x13, x14,x15,x16,x17,x18,x19]]) y_predict = model.predict(x_train) Y = y_predict return -Y
好的,根据您给出的代码,可以看出目标函数的计算涉及到一些外部的变量和模型,这里简单介绍一下如何将其与 CMA-ES 优化器结合起来。
首先,我们需要将 `quadratic()` 函数转换为只接受一个参数(即解向量),并返回一个标量值(即目标函数值)的形式。其次,由于 `quadratic()` 函数的计算需要使用一些外部的变量和模型,我们可以使用 Python 的函数闭包(closure)特性来包装 `quadratic()` 函数,以便在闭包内访问这些外部变量和模型。
下面是一个示例代码,其中假设您已经定义好了 `DX`、`DY`、`train_optimize2`、`mbjx` 和 `mbjy` 等变量:
```python
import numpy as np
import cma
import pickle
# 定义目标函数
def make_objective(DX, DY, train_optimize2, mbjx, mbjy):
def objective(x):
bd_X, bd_Y, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11, x12, x13, x14, x15, x16, x17, x18, x19 = x
x1 = 0.25*(((DX*(bd_X-1))**2 + (DY*(bd_Y-1))**2)**0.5+ ((DX*(51-bd_X))**2 + (DY*(bd_Y-1))**2)**0.5 + ((DX*(bd_X-1))**2 + (DY*(51-bd_Y))**2)**0.5 + ((DX*(51-bd_X))**2 + (DY*(51-bd_Y))**2)**0.5)
x2 = (((bd_X-mbjx)**2 + (bd_Y-mbjy)**2 )**0.5)*DX
with open('regressor_model.pkl', 'rb') as f:
model = pickle.load(f)
x_train = np.array([[x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11, x12, x13, x14, x15, x16, x17, x18, x19]])
y_predict = model.predict(x_train)
Y = y_predict
return -Y
return objective
# 定义变量边界
bounds = [[1, 51], [1, 51], [-5, 5], [-5, 5], -np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf]
# 初始化 CMA-ES 优化器
objective = make_objective(DX, DY, train_optimize2, mbjx, mbjy)
x0 = np.mean(bounds, axis=1)
sigma0 = 0.5
optimizer = cma.CMAEvolutionStrategy(x0, sigma0, {'bounds': bounds})
# 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,我们定义了一个 `make_objective()` 函数,用于创建一个闭包,其中包含 `quadratic()` 函数及其依赖的外部变量和模型。然后,我们使用 `make_objective()` 函数创建一个目标函数 `objective`,并将其传递给 CMA-ES 优化器进行优化。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。
相关推荐
![c](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)