是的,输出最优解,以及最优解下的x[0], x[1], x[2], x[3]
时间: 2023-08-18 09:32:01 浏览: 57
好的,你可以在代码最后添加以下代码,来输出最优解和对应的x向量:
```
# 输出最优解和对应的x向量
print(f"在迭代过程中,目标函数最小值为{best_obj_value}时,对应的解向量为:{best_solution}")
print(f"x[0] = {best_solution[0]}, x[1] = {best_solution[1]}, x[2] = {best_solution[2]}, x[3] = {best_solution[3]}")
```
这段代码会在迭代结束后,输出目标函数最小值对应的解向量,以及解向量中x[0], x[1], x[2], x[3]的具体值。
相关问题
如何输出最优解,和最优解下的x[0], x[1], x[2], x[3]
要输出最优解和最优解下的x[0], x[1], x[2], x[3],需要在循环结束后,通过optimizer.result方法获取最优解信息。具体代码如下:
```
# 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_solution
print('x[0]:', x0)
print('x[1]:', x1)
print('x[2]:', x2)
print('x[3]:', x3)
```
其中,optimizer.result返回一个元组,第一个元素是最优解的解向量,第二个元素是最优解的目标函数值。通过将最优解的解向量赋值给x0、x1、x2、x3,即可输出最优解下的x[0]、x[1]、x[2]、x[3]的值。
# 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)
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]。
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