这里best fitness: -inf best solution: None
时间: 2024-04-22 14:21:51 浏览: 10
这里的 best_fitness: -inf 和 best_solution: None 是算法在初始状态下的输出。它们表示当前还没有找到任何解,因此最优解的适应度值和具体数值都是未知的。在算法开始迭代后,best_fitness 和 best_solution 会被更新成找到的最优解的适应度值和具体数值。如果算法在超时或者达到停止条件时还没有找到任何解,那么输出仍然会是 best_fitness: -inf 和 best_solution: None。
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if elapsed_time > timeout: best_solution = None best_fitness = float('-inf') sorted_solutions = sorted(solutions, key=lambda x: -x[1]) #找到适应度值最小的解 best_solution, best_fitness = sorted_solutions[-1] print('best fitness:', best_fitness) print('best solution:', best_solution) df.to_excel(f'D:\czjblx\smmx\clf-pcl\TEST\yh_test\优化迭代过程\优化迭代过程_{i}.xlsx', index=False) break
这是一段代码,看起来像是一个优化算法的实现。在程序的某个地方,当经过的时间超过了设定的最大时间限制(timeout)时,程序会将最优解(best_solution)设为None,最优适应度(best_fitness)设为负无穷,并且对所有解(solutions)按照适应度值从大到小进行排序,找到适应度值最小的解,并将其设为最优解和最优适应度。同时,程序会将数据保存到Excel文件中,并且终止程序的执行。
if elapsed_time > timeout: #df = pd.DataFrame(solutions) #df.to_excel('D:\czjblx\smmx\clf-pcl\TEST\solutions.xlsx', index=False) #print('迭代轮数222:', len(solutions)) best_solution = None best_fitness = float('-inf') for x, value in solutions: if value > best_fitness: best_fitness = value best_solution = x print('best fitness:', best_fitness) print('best solution:', best_solution) break
这段代码是用于判断是否超时的。如果迭代时间超过预设的 timeout,则会执行以下操作:
1. 将所有的解和适应度值存储到 solutions 列表中,并将 solutions 列表保存成一个名为 solutions.xlsx 的 Excel 文件。
2. 计算当前找到的最优解的适应度值和具体数值。在这段代码中,使用了一个 for 循环遍历 solutions 列表,并找到适应度值最大的解。
3. 输出找到的最优解的适应度值和具体数值,然后退出迭代。
需要注意的是,如果算法在超时前已经找到了最优解,那么这段代码不会被执行。它只会在算法超时时被执行。另外,如果算法在超时时还没有找到任何解,那么 best_solution 变量的值会是 None,best_fitness 变量的值会是 float('-inf')。