第二段:while True: # 生成一个新的种群,每个个体是一个解向量 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)) # 检查解向量个数是否等于种群大小 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))
时间: 2024-02-10 21:33:00 浏览: 13
这段代码的作用是进行优化过程中的种群生成。具体来说,它会不断地生成新的解向量,并计算每个解向量的目标函数值。如果生成的解向量符合预设的约束条件,则将该解向量及其对应的目标函数值加入种群。如果种群中的解向量数量不足种群大小,则会随机生成一些解向量并加入种群中。最终生成的种群将被用于下一步的优化操作。值得注意的是,这段代码中有一些特定的约束条件,例如坐标不能为特定的值等,这些约束条件是为了保证生成的解向量符合实际问题的实际情况。
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while True: # 生成一个新的种群,每个个体是一个解向量 solutions = [] for _ in range(optimizer.population_size): x = optimizer.ask() x[0] = int(x[0]) x[1] = int(x[1]) 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 当 x[0] =1时,x[1] 不等于1和51,且当x[0] = 51时。x[1] 不等于1和51 optimizer.tell(solutions)在上述代码中进行修改,要求
好的,根据你的要求,我会在原代码中添加相应的条件语句:
```python
while True:
# 生成一个新的种群,每个个体是一个解向量
solutions = []
for _ in range(optimizer.population_size):
x = optimizer.ask()
x[0] = int(x[0])
x[1] = int(x[1])
# 添加条件语句,满足要求
if (x[0] == 1 and x[1] not in [1, 51]) or (x[0] == 51 and x[1] not in [1, 51]):
value = -1
else:
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)
```
这段代码会在生成种群时,添加条件语句进行判断。如果满足条件,则目标函数值为 `-1`,否则为原来的结果。你可以将要求填充到注释的位置,然后运行代码进行测试。
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] == 51 and x[1] == 51) or (x[0] == 26 and x[1] == 26): pass else: value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) solutions.append((x, value))
这段代码运行了一个无限循环,每轮循环都会生成一个新的种群,并计算每个个体的适应度值,即目标函数的值。代码中先定义了变量 rounds 用来记录当前循环次数,然后定义了一个空列表 solutions 用来存储每个个体的解向量和适应度值。
在每轮循环中,使用 optimizer.ask() 生成一个新的解向量 x,并将其取整。然后使用 quadratic 函数计算解向量的适应度值,并将解向量和适应度值添加到 solutions 列表中。需要注意的是,代码中使用了一个 if 语句来过滤掉两个特定的解,即 (26,26) 和 (51,51)。
需要注意的是,在这段代码中并没有判断优化时间是否已经超过了设置的时间限制。因此,在实际应用中需要根据具体情况进行判断,如果优化时间超过了限制,则需要跳出循环。
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