模拟退火算法分配两组预测结果权重代码
时间: 2023-09-05 22:09:12 浏览: 48
好的,下面是一个使用模拟退火算法来分配两组预测结果权重的 Python 代码示例:
```python
import random
import math
# 定义两组预测结果,分别为 predictions1 和 predictions2
predictions1 = [0.5, 0.6, 0.8, 0.4, 0.9]
predictions2 = [0.3, 0.7, 0.4, 0.6, 0.2]
# 定义初始权重值 w1 和 w2(两个权重的和为1)
w1 = 0.5
w2 = 0.5
# 定义初始温度值 T 和降温速率 alpha
T = 1.0
alpha = 0.99
# 定义能量函数,即预测结果与真实结果的误差平方和
def energy(w1, w2):
error = 0
for i in range(len(predictions1)):
error += (w1*predictions1[i] + w2*predictions2[i] - true_result[i])**2
return error
# 定义模拟退火算法过程
while T > 1e-6:
# 随机生成新的权重值
new_w1 = random.uniform(0, 1)
new_w2 = 1 - new_w1
# 计算能量差
delta_E = energy(new_w1, new_w2) - energy(w1, w2)
# 根据 Metropolis 准则进行状态转移
if delta_E < 0 or math.exp(-delta_E/T) > random.uniform(0, 1):
w1, w2 = new_w1, new_w2
# 降温
T *= alpha
# 输出最终权重值
print("最终权重值为:w1 = {}, w2 = {}".format(w1, w2))
```
在这个代码示例中,我们首先定义了两组预测结果 `predictions1` 和 `predictions2`,然后定义了初始权重值 `w1` 和 `w2`,初始温度值 `T` 和降温速率 `alpha`。我们使用定义的能量函数计算当前状态下的能量值(即误差平方和),然后随机生成新的权重值,计算能量差,根据 Metropolis 准则进行状态转移,并降温。最后输出最终权重值。
需要注意的是,这个代码示例中的能量函数仅仅是一个示例,实际应用中需要根据具体情况定义合适的能量函数。同时,模拟退火算法的性能也与初始参数设置、降温速率等因素有关,需要根据具体情况进行调整。