如何得出最优解和最优解向量,给出相应的代码
时间: 2024-03-10 16:48:29 浏览: 20
CMA-ES算法的优化过程是迭代进行的,每一次迭代都会生成一组新的优化变量,并更新均值和协方差矩阵。最终的最优解和最优解向量可以通过选择迭代过程中得到的最佳个体来得到。
以下是一个使用CMA-ES算法进行优化并输出最优解和最优解向量的示例代码:
```python
import numpy as np
import cma
# 定义目标函数,这里以Rosenbrock函数为例
def rosenbrock(x):
return np.sum(100.0 * (x[1:] - x[:-1]**2.0)**2.0 + (1 - x[:-1])**2.0)
# 定义优化变量的范围
bounds = [(-5, 5)] * 10
# 使用CMA-ES算法进行优化
optimizer = cma.CMAEvolutionStrategy(np.zeros(10), 0.5, {'bounds': bounds})
while not optimizer.stop():
solutions = optimizer.ask()
fitness = np.array([rosenbrock(x) for x in solutions])
optimizer.tell(solutions, fitness)
optimizer.logger.add()
optimizer.disp()
# 输出最优解和最优解向量
best_solution = optimizer.result.xbest
best_fitness = optimizer.result.fbest
print("最优解向量:", best_solution)
print("最优解:", best_fitness)
```
在上述代码中,我们首先定义了目标函数`rosenbrock`,并指定优化变量的范围`bounds`。然后使用CMAEvolutionStrategy类创建一个优化器对象`optimizer`,并通过`ask`方法生成一组新的优化变量,然后计算各个变量的适应度,并通过`tell`方法将适应度反馈给优化器对象。最后通过`result`属性获取最优解和最优解向量,并输出到控制台上。