critic权重法代码

以下是一个使用critic权重法（Weighted Critic Method）的简单实现代码示例：

import numpy as np

# 定义问题的目标函数
def objective_function(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2

# 定义权重函数
def weight_function(x):
    return np.exp(-objective_function(x))

# 定义生成随机解的函数
def generate_random_solution(bounds):
    return [bounds[i, 0] + np.random.rand() * (bounds[i, 1] - bounds[i, 0]) for i in range(bounds.shape[0])]

# 定义critic权重法函数
def weighted_critic_method(objective_function, weight_function, bounds, max_iter):
    best_solution = None
    best_fitness = np.inf
    for i in range(max_iter):
        # 生成一个随机解
        solution = generate_random_solution(bounds)
        # 计算目标函数的值和权重函数的值
        fitness = objective_function(solution)
        weight = weight_function(solution)
        # 如果当前解的目标函数值和权重函数值都比之前最好的解好，则更新最好的解
        if fitness < best_fitness and weight > 0:
            best_solution = solution
            best_fitness = fitness
    return (best_solution, best_fitness)

# 测试critic权重法函数
bounds = np.array([[-5.0, 5.0], [-5.0, 5.0]])
solution, fitness = weighted_critic_method(objective_function, weight_function, bounds, 1000)
print("最优解：", solution)
print("最小值：", fitness)

在上面的代码中，我们定义了一个简单的二元目标函数，并使用critic权重法来寻找全局最小值。首先，我们定义了一个权重函数，它根据目标函数的值来计算每个解的权重。然后，在每次迭代中，我们生成一个随机解，并计算它的目标函数值和权重函数值。如果当前解的目标函数值和权重函数值都比之前最好的解好，则更新最好的解。最终，我们输出找到的最优解和最小值。