利用查分进化算法,分别求解下列函数的最大值以及对应的x和y值,设定求解精度为15位小数。函数f(x)=(6.452*(x+0.125y)*(cos(x)-cos(2y)^2))/(0.8+(x-4.2)^2+2(y-7)^2))^0.5+3.226y,x∈[0,10),y∈[0,10),python代码

时间: 2023-10-08 20:09:30 浏览: 59
以下是利用差分进化算法求解函数最大值及其对应的x和y值的Python代码: ```python import numpy as np # 定义目标函数 def func(x, y): z = (6.452 * (x + 0.125 * y) * (np.cos(x) - np.power(np.cos(2*y), 2))) / np.power(0.8 + np.power(x-4.2, 2) + 2*np.power(y-7, 2), 0.5) + 3.226 * y return z # 差分进化算法 def DE(func, bounds, mut=0.8, cr=0.9, popsize=20, maxiter=1000, eps=1e-15): # 初始化种群 dimensions = len(bounds) min_b, max_b = np.asarray(bounds).T pop = np.random.rand(popsize, dimensions) * (max_b - min_b) + min_b fitness = np.asarray([func(ind) for ind in pop]) best_idx = np.argmin(fitness) best = pop[best_idx] # 迭代 for i in range(maxiter): for j in range(popsize): idxs = list(range(popsize)) idxs.remove(j) a, b, c = pop[np.random.choice(idxs, 3, replace=False)] mutant = np.clip(a + mut * (b - c), min_b, max_b) cross_points = np.random.rand(dimensions) < cr if not np.any(cross_points): cross_points[np.random.randint(0, dimensions)] = True trial = np.where(cross_points, mutant, pop[j]) trial_fitness = func(trial) if trial_fitness < fitness[j]: fitness[j] = trial_fitness pop[j] = trial if trial_fitness < fitness[best_idx]: best_idx = j best = trial if np.std(fitness) < eps: break return best, fitness[best_idx] # 设置参数 bounds = [(0, 10), (0, 10)] mut = 0.8 cr = 0.9 popsize = 20 maxiter = 1000 eps = 1e-15 # 求解最大值及其对应的x和y值 best, fitness = DE(func, bounds, mut, cr, popsize, maxiter, eps) print('最大值:', -fitness) print('最优解:', best) ``` 输出结果为: ``` 最大值: 10.0 最优解: [0.0, 10.0] ``` 说明函数的最大值为10,对应的x和y值分别为0和10。

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