如何根据上述代码,将每次优化迭代的结果输出并保存,给出代码
时间: 2024-03-09 19:47:26 浏览: 25
您可以在每次迭代中记录最优解的位置和目标函数值,并将其保存到一个文件中。以下是一个示例代码,您可以根据自己的需要进行修改:
```python
# 初始化一个空列表,用于记录每次迭代的最优解
best_solutions = []
# 开始优化迭代
for i in range(optimizer.max_iterations):
# 生成一个新的种群
solutions = []
for _ in range(optimizer.population_size):
# 省略生成解向量的代码
# ...
# 计算解向量的目标函数值
value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3])
# 将解向量及其对应的目标函数值加入种群
solutions.append((x, value))
# 更新优化器的内部状态
optimizer.tell(solutions)
# 记录本次迭代的最优解
best_solution = optimizer.best_solution
best_solutions.append(best_solution)
# 打印本次迭代的结果
print("Iteration %d" % i)
print("Best solution: %s" % str(best_solution))
print("Best value: %f" % best_solution[1])
print("")
# 将本次迭代的结果保存到文件中
with open("best_solutions.txt", "a") as f:
f.write("%d,%s,%f\n" % (i, str(best_solution), best_solution[1]))
```
在上面的代码中,我们使用一个名为 `best_solutions` 的列表来记录每次迭代的最优解。在每次迭代结束后,我们将当前的最优解加入到这个列表中,并将最优解的位置和目标函数值保存到文件中。您可以将文件名 `best_solutions.txt` 修改为您喜欢的名字,但需要确保文件存在并且具有写入权限。