# 循环优化,直到达到优化目标或时间限制为止best_solution = Nonebest_obj_value = float('inf')rounds = 0while True: # 生成一个新的种群,每个个体是一个解向量 rounds += 1 solutions = [] for _ in range(optimizer.population_size): x = optimizer.ask() x[0] = int(x[0]) x[1] = int(x[1]) if (x[0] == 1 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 51 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 26 and x[1] == 26): pass else: value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) if (x[0] == 1 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 51 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 26 and x[1] == 26): pass else: solutions.append((x, value)) if len(solutions) != optimizer.population_size: # 随机生成一些解向量,补足不足的部分 while len(solutions) < optimizer.population_size: x = [random.randint(Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj), random.randint(Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd), random.uniform(Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz), random.uniform(Min_pump_skhd, Max_pump_skhd)] value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) solutions.append((x, value)) # 计算每个个体的目标函数值,并存储在solutions列表中 optimizer.tell(solutions) # 计算当前已经优化的时间 elapsed_time = time.time() - start_time # 判断是否达到优化目标或时间限制 if elapsed_time > timeout: break if optimizer.best[1] < best_obj_value: best_obj_value = optimizer.best[1] best_solution = optimizer.best[0]# 获取最优解信息best_solution, best_obj_value = optimizer.result# 输出最优解和最优解下的x[0], x[1], x[2], x[3]print('最优解:', best_solution)x0, x1, x2, x3 = best_solutionprint('x[0]:', x0)print('x[1]:', x1)print('x[2]:', x2)print('x[3]:', x3)

时间: 2024-04-26 11:20:59 浏览: 17
这段代码是一个优化算法的主体部分,使用了一种叫做遗传算法的方法。其中,循环优化的过程中每次生成一个新的种群,每个个体是一个解向量。然后计算每个个体的目标函数值,并存储在solutions列表中。接着使用tell方法告诉算法哪些解向量是有效的,然后计算当前已经优化的时间。在判断是否达到优化目标或时间限制的条件下,如果当前最优的目标函数值比之前记录的最优值更小,就更新最优值和最优解,直到达到优化目标或时间限制为止。最后输出最优解和最优解下的x[0], x[1], x[2], x[3]。
相关问题

def main(): # X坐标束条件 Min_pump_zcjj = 26 Max_pump_zcjj = 51 # Y坐标约束条件 Min_pump_bdljd = 26 Max_pump_bdljd = 51 # 靶点位置约束条件 Min_pump_bdwz = 0 Max_pump_bdwz = 1 # 射孔厚度约束条件 Min_pump_skhd = 1 Max_pump_skhd = 5 bounds = np.array([[Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj], [Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd],[Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz],[Min_pump_skhd, Max_pump_skhd]]) target = -(train_optimize2[19]) # 定义你的优化时间限制,输入是一个数值,表示你想要优化的最长时间(秒) timeout = 300 #mean=np.array([CSX,CSY,Min_pump_bdwz,yhq_skhd]) #mean = np.array([26,26,0,1]) optimizer = CMA(mean=np.mean(bounds, axis=1), sigma=1, bounds=bounds, seed=0) # 初始化一个计时器,记录优化开始的时间 start_time = time.time() # 循环优化,直到达到优化目标或时间限制为止 best_solution = None best_obj_value = float('inf') rounds = 0

根据你提供的代码,我没有找到问题所在。这段代码似乎是一个主函数,其中包含了优化过程中的一些参数和定义。如果你能够提供更多的上下文和代码细节,我可以帮你更好地解决这个问题。 根据你的描述,你收到了一个“'CMA' object has no attribute 'result'”错误消息,这表明你正在尝试访问一个名为“result”的属性,但是该属性不存在于你所使用的'CMA'对象中。这可能是由于几种原因导致的,比如拼写错误、对象属性未初始化、属性被删除等等。如果你能够提供更多的上下文和代码细节,我可以帮你更好地解决这个问题。

ptimizer = CMA(mean=np.mean(bounds, axis=1), sigma=1, bounds=bounds, seed=0) # 初始化一个计时器,记录优化开始的时间 start_time = time.time() # 循环优化,直到达到优化目标或时间限制为止 best_solution = None best_obj_value = float('inf') rounds = 0 while True: # 生成一个新的种群,每个个体是一个解向量 rounds += 1 solutions = [] for _ in range(optimizer.population_size): x = optimizer.ask() x[0] = int(x[0]) x[1] = int(x[1]) if (x[0] == 1 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 51 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 26 and x[1] == 26): pass else: value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) if (x[0] == 1 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 51 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 26 and x[1] == 26): pass else: solutions.append((x, value))

这段代码看起来是一个优化问题的解决方案。其中,使用了一个CMA算法的优化器,通过不断生成新的种群并求出个体的目标函数值,来逼近最优解。同时,对于个体的解向量进行了一些约束条件,如x[0]不等于1和51,x[1]不等于1和51,以及x[0]和x[1]不能同时等于26。最终目标是找到一个最优解,使得输入到quadratic函数中的x[0]、x[1]、x[2]、x[3]能够得到最小的目标函数值。

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