def fitness_func(X): x = X[:, 0] y = X[:, 1] return x ** 2 + y ** 2 + x代码

时间: 2024-05-27 08:12:11 浏览: 104
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健身类代码

def fitness_func(X): x = X[:, 0] y = X[:, 1] return x ** 2 + y ** 2 # Note: the return statement should be x ** 2 + y ** 2, not x ** 2 y ** 2. The latter is invalid syntax.
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** 3 + y ** 3 This fitness function takes in a 2-dimensional array of solutions, where each row represents a ...def fitness_func(X): x = X[:, 0] y = X[:, 1] return x ** 2 + y ** 2 + x ** 3 + y ** 3

import numpy as np import pandas as pd from scipy.optimize import minimize from pygad import GA 读取数据 stations = pd.read_excel("附件 1：车站数据.xlsx") section_time = pd.read_excel("附件 2：区间运行时间.xlsx") OD_flow = pd.read_excel("附件 3：OD 客流数据.xlsx") section_flow = pd.read_excel("附件 4：断面客流数据.xlsx") other_data = pd.read_excel("附件 5：其他数据.xlsx") 参数设定 w1, w2, w3, w4 = 0.25, 0.25, 0.25, 0.25 目标函数 def fitness_function(solution, solution_idx): n1, n2 = solution D1, D2 = other_data["大交路运营里程"].values[0], other_data["小交路运营里 "].values[0] C_fixed = other_data["固定成本系数"].values[0] * (n1 + n2) C_variable = other_data["变动成本系数"].values[0] * (n1 * D1 + n2 * D2) T_wait = calculate_wait_time(n1, n2) T_onboard = calculate_onboard_time(n1, n2) cost = w1 C_fixed + w2 C_variable + w3 T_wait + w4 T_onboard return 1 / cost 计算等待时间 def calculate_wait_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算等待时间 T_wait = 0 return T_wait 计算在车时间 def calculate_onboard_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算在车时间 T_onboard = 0 return T_onboard 遗传算法求解 ga_instance = GA(num_generations=100, num_parents_mating=5, fitness_func=fitness_function, sol_per_pop=10, num_genes=2, gene_space=[(1, 20), (1, 20)], parent_selection_type="rank", keep_parents=2, crossover_type="single_point", mutation_type="random", mutation_percent_genes=10) ga_instance.run() solution, solution_fitness, _ = ga_instance.best_solution() n1, n2 = int(solution[0]), int(solution[1]) print(f"安排大交路列车开行的数量：{n1}") print(f"安排小交路列车开行的数量：{n2}")

这段代码是一个基于遗传算法求解的交通调度问题的代码。其中，读取了一些数据，包括车站数据、区间运行时间、OD客流数据、断面客流数据和其他数据。设置了一些参数，如权重系数和交路运营里程等。...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from pyswarm import pso file = "zhong.xlsx" data = pd.read_excel(file) #reading file X=np.array(data.loc[:,'种植密度':'有效积温']) y=np.array(data.loc[:,'产量']) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.2, random_state=42) # 定义BP神经网络模型 def nn_model(X): model = Sequential() model.add(Dense(X[0], input_dim=X_train.shape[1], activation='relu')) model.add(Dense(X[1], activation='relu')) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') return model # 定义适应度函数 def fitness_func(X): model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=100, verbose=0) score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0) return score # 定义变量的下限和上限 lb = [5, 5] ub = [50, 50] # 利用PySwarm库实现改进的粒子群算法来优化BP神经网络预测模型 result = pso(fitness_func, lb, ub) # 输出最优解和函数值 print('最优解:', result[0]) print('最小函数值:', result[1])

需要注意的是，这段代码中的BP神经网络模型只有一个隐藏层，且隐藏层的神经元数量是由变量X[0]和X[1]来控制的。此外，这里的优化目标是最小化均方误差（MSE），即函数值越小，模型的预测结果与真实值的差距越小。

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from pyswarm import pso import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler file = "zhong.xlsx" data = pd.read_excel(file) #reading file X=np.array(data.loc[:,'种植密度':'有效积温']) y=np.array(data.loc[:,'产量']) y.shape=(185,1) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.25, random_state=10) SC=StandardScaler() X_train=SC.fit_transform(X_train) X_test=SC.fit_transform(X_test) y_train=SC.fit_transform(y_train) y_test=SC.fit_transform(y_test) print("X_train.shape:", X_train.shape) print("X_test.shape:", X_test.shape) print("y_train.shape:", y_train.shape) print("y_test.shape:", y_test.shape) # 定义BP神经网络模型 def nn_model(X): model = Sequential() model.add(Dense(8, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu')) model.add(Dense(12, activation='relu')) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') return model # 定义适应度函数 def fitness_func(X): model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=60, verbose=2) score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2) return score # 定义变量的下限和上限 lb = [5, 5] ub = [30, 30] # 利用PySwarm库实现改进的粒子群算法来优化BP神经网络预测模型 result = pso(fitness_func, lb, ub) # 输出最优解和函数值 print('最优解:', result[0]) print('最小函数值:', result[1]) # 绘制预测值和真实值对比图 model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=60, verbose=0) y_pred = model.predict(X_test) y_true = SC.inverse_transform(y_test) y_pred=SC.inverse_transform(y_pred) plt.figure() plt.plot(y_true,"bo-",label = '真实值') plt.plot(y_pred,"ro-", label = '预测值') plt.title('神经网络预测展示') plt.xlabel('序号') plt.ylabel('产量') plt.legend(loc='upper right') plt.show() # 绘制损失函数曲线图 model = nn_model(X) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=60, validation_data=(X_test, y_test), verbose=2) plt.plot(history.history['loss'], label='train') plt.plot(history.history['val_loss'], label='test') plt.legend() plt.show()

这是一个使用改进的粒子群算法优化BP神经网络预测模型的代码，通过读取Excel文件并将其分为训练集和测试集，利用StandardScaler进行数据标准化处理。然后定义BP神经网络模型和适应度函数，并定义变量的下限和上限。...

import numpy as np import cv2 def PSO_Gabor(func, x0, bounds, niters=100, nparticles=20, w=0.5, c1=1, c2=1): nparams = len(bounds) x = np.zeros((nparticles, nparams)) v = np.zeros_like(x) pbest = np.zeros_like(x) fitness = np.zeros(nparticles) gbest = np.zeros(nparams) gbest_fitness = np.inf for i in range(nparticles): x[i,:] = x0 + np.random.uniform(-1, 1, size=nparams) v[i,:] = np.random.uniform(-1, 1, size=nparams) pbest[i,:] = x[i,:] fitness[i] = func(x[i,:]) if fitness[i] < gbest_fitness: gbest_fitness = fitness[i] gbest = x[i,:] for _ in range(niters): for i in range(nparticles): v[i,:] = w*v[i,:] + c1*np.random.uniform(0,1,size=nparams)*(pbest[i,:] - x[i,:]) + c2*np.random.uniform(0,1,size=nparams)*(gbest - x[i,:]) x[i,:] = np.clip(x[i,:] + v[i,:], bounds[:,0], bounds[:,1]) fitness[i] = func(x[i,:]) if fitness[i] < pbest[i]: pbest[i,:] = x[i,:] if fitness[i] < gbest_fitness: gbest_fitness = fitness[i] gbest = x[i,:] return gbest def gabor_kernel(size, sigma, theta, lambd, gamma): """生成Gabor核""" kernel = cv2.getGaborKernel((size, size), sigma, theta, lambd, gamma, 0, ktype=cv2.CV_32F) return kernel def func(image, kernel): """使用Gabor核进行变换""" transformed = cv2.filter2D(image, cv2.CV_8UC3, kernel) return transformed image = cv2.imread('G:/python/python.wenjian/images/lw2.jpg', 0) best_params = PSO_Gabor(func, image, (image,2), niters=100, nparticles=20, w=0.5, c1=1, c2=1) print(gabor_kernel)这段代码有哪些问题

2. 函数 PSO_Gabor(func, x0, bounds, niters=100, nparticles=20, w=0.5, c1=1, c2=1) 的参数 bounds 值为图片和 2，可能不符合预期； 3. 函数 PSO_Gabor(func, x0, bounds, niters=100, nparticles=20, w=0.5, c1...

请在不影响结果的条件下改变代码的样子：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1len = 21 x2len = 18 LEN = x1len + x2len POPULATION_SIZE = 100 GENERATIONS = 251 CROSSOVER_RATE = 0.7 MUTATION_RATE = 0.3 pop = np.random.randint(0,2,size=(POPULATION_SIZE,LEN)) def BinToX(pop): x1 = pop[:,0:x1len] x2 = pop[:,x1len:] x1 = x1.dot(2**np.arange(x1len)[::-1]) x2 = x2.dot(2**np.arange(x2len)[::-1]) x1 = -2.9 + x1*(12 + 2.9)/(np.power(2,x1len)-1) x2 = 4.2 + x2*(5.7 - 4.2)/(np.power(2,x2len)-1) return x1,x2 def func(pop): x1,x2 = BinToX(pop) return 21.5 + x1*np.sin(4*np.pi*x1) + x2*np.sin(20*np.pi*x2) def fn(pop): return func(pop); def selection(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop.shape[0]), size=POPULATION_SIZE, replace=True, p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def crossover(IdxP1,pop): if np.random.rand() < CROSSOVER_RATE: C = np.zeros((1,LEN)) IdxP2 = np.random.randint(0, POPULATION_SIZE) pt = np.random.randint(0, LEN) C[0,:pt] = pop[IdxP1,:pt] C[0,pt:] = pop[IdxP2, pt:] np.append(pop, C, axis=0) return def mutation(idx,pop): if np.random.rand() < MUTATION_RATE: mut_index = np.random.randint(0, LEN) pop[idx,mut_index] = 1- pop[idx,mut_index] return best_chrom = np.zeros(LEN) best_score = 0 fig = plt.figure() for generation in range(GENERATIONS): fitness = fn(pop) pop = selection(pop, fitness) if generation%50 == 0: ax = fig.add_subplot(2,3,generation//50 +1, projection='3d', title = "generation："+str(generation)+" best="+str(np.max(fitness))) x1,x2 = BinToX(pop) z = func(pop) ax.scatter(x1,x2,z) for idx in range(POPULATION_SIZE): crossover(idx,pop) mutation(idx,pop) idx = np.argmax(fitness) if best_score < fitness[idx]: best_score = fitness[idx] best_chrom = pop[idx, :] plt.show() print('最优解:', best_chrom, '| best score: %.2f' % best_score)

ax = fig.add_subplot(2,3,generation//50 +1, projection='3d',title = "generation："+str(generation)+" best="+str(np.max(fitness))) x1,x2 = BinToX(pop) z = func(x1,x2) ax.scatter(x1,x2,z) for...

best_params, best_fitness = optimizer.optimize(fitness_function, iters=50, bounds=bounds)Traceback (most recent call last): File "F:\KXZB\PSO_RNN.py", line 165, in <module> best_params, best_fitness = optimizer.optimize(fitness_function, iters=50, bounds=bounds) File "E:\Envs\tensorflow\lib\site-packages\pyswarms\single\global_best.py", line 209, in optimize self.swarm.current_cost = compute_objective_function(self.swarm, objective_func, pool=pool, **kwargs) File "E:\Envs\tensorflow\lib\site-packages\pyswarms\backend\operators.py", line 239, in compute_objective_function return objective_func(swarm.position, **kwargs) TypeError: fitness_function() got an unexpected keyword argument 'bounds'

def fitness_function(x, bounds=bounds): # 在函数中使用 bounds ... # 运行 optimize() 函数 best_params, best_fitness = optimizer.optimize(fitness_function, iters=50) 如果你想在optimize()函数中...

利用遗传算法实现6.452*(x+0.125*y)*(np.cos(x)-np.cos(2*y))**2/((0.8+(x-4.2)**2+2*(y-7)**2)**0.5)+3.226*y函数最大值

return 6.452*(x+0.125*y)*(np.cos(x)-np.cos(2*y))**2/((0.8+(x-4.2)**2+2*(y-7)**2)**0.5)+3.226*y # 定义染色体编码方式 n = 10 def encode(x, y): x_int = int((x + 10) * (2 ** n - 1) / 20) y_int = int(...

使用python用遗传算法求f(x)=-x**2 - 8*x + 2的最大值

def fitness_func(x): return -x**2 - 8*x + 2 # 定义染色体编码方式 def gene_encoding(): return [random.uniform(-10, 10) for _ in range(10)] # 定义交叉操作 def crossover(parent1, parent2): child1 = ...

利用查分进化算法，分别求解下列函数的最大值以及对应的x和y值，设定求解精度为15位小数。函数f（x）=(6.452*(x+0.125y)*(cos(x)-cos(2y)^2))/（0.8+（x-4.2)^2+2(y-7)^2））^0.5+3.226y,x∈[0,10),y∈[0,10),python代码

z = (6.452 * (x + 0.125 * y) * (np.cos(x) - np.power(np.cos(2*y), 2))) / np.power(0.8 + np.power(x-4.2, 2) + 2*np.power(y-7, 2), 0.5) + 3.226 * y return z # 差分进化算法 def DE(func, bounds, mut=...

请帮我用python写出一个遗传算法求函数最大值，函数值如下：x**2 * np.exp(-x/2) * ((math.sin(5 * (x**2))) ** 2)

return best_x, best_fitness # 调用遗传算法函数求解函数最大值 best_x, best_fitness = GA(pop_size=100, chrom_length=10, max_iter=500, mutation_rate=0.01) print("最优解：x = %.4f, f(x) = %.4f" % (best_...

用python代码解决使用粒子群优化算法求解函数极值优化问题并画出图像：f(x,y)=3 cos⁡〖(xy)+x+y^2 〗其中，x∈[-4,4], y∈[-4,4]。

fitness = np.array([func(x[0], x[1]) for x in X]) pbest_fitness = np.array(fitness) pbest_position = np.array(X) gbest_fitness = np.min(pbest_fitness) gbest_idx = np.argmin(pbest_fitness) gbest...

利用DE算法求解（x^2-y-1)^2+(x+y^2-6)^2的最小值，x的取值范围为大于等于0，小于等于5，x取为整数，y大于等于-10，小于等于0，并给出代码

return (x**2 - y - 1)**2 + (x + y**2 - 6)**2 # 定义DE算法 def DE_algorithm(func, bounds, pop_size=50, F=0.5, CR=0.8, max_iter=1000): """ :param func: 目标函数 :param bounds: 变量取值范围 :param ...
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资源摘要信息:"NPC_Generator是一个专门为角色扮演游戏（RPG）或模拟类游戏设计的角色生成工具，它允许游戏开发者或者爱好者快速创建非玩家角色（NPC）并赋予它们丰富的背景故事、外观特征以及可能的行为模式。NPC_Generator的开发使用了Ruby编程语言，Ruby以其简洁的语法和强大的编程能力在脚本编写和小型项目开发中十分受欢迎。利用Ruby编写的NPC_Generator可以集成到游戏开发流程中，实现自动化生成NPC，极大地节省了手动设计每个NPC的时间和精力，提升了游戏内容的丰富性和多样性。" 知识点详细说明: 1. NPC_Generator的用途： NPC_Generator是用于游戏角色生成的工具，它能够帮助游戏设计师和玩家创建大量的非玩家角色（Non-Player Characters，简称NPC）。在RPG或模拟类游戏中，NPC是指在游戏中由计算机控制的虚拟角色，它们与玩家角色互动，为游戏世界增添真实感。 2. NPC生成的关键要素： - 角色背景故事：每个NPC都应该有自己的故事背景，这些故事可以是关于它们的过去，它们为什么会在游戏中出现，以及它们的个性和动机等。 - 外观特征：NPC的外观包括性别、年龄、种族、服装、发型等，这些特征可以由工具随机生成或者由设计师自定义。 - 行为模式：NPC的行为模式决定了它们在游戏中的行为方式，比如友好、中立或敌对，以及它们可能会执行的任务或对话。 3. Ruby编程语言的优势： - 简洁的语法：Ruby语言的语法非常接近英语，使得编写和阅读代码都变得更加容易和直观。 - 灵活性和表达性：Ruby语言提供的大量内置函数和库使得开发者可以快速实现复杂的功能。 - 开源和社区支持：Ruby是一个开源项目，有着庞大的开发者社区和丰富的学习资源，有利于项目的开发和维护。 4. 项目集成与自动化： NPC_Generator的自动化特性意味着它可以与游戏引擎或开发环境集成，为游戏提供即时的角色生成服务。自动化不仅可以提高生成NPC的效率，还可以确保游戏中每个NPC都具备独特的特性，使游戏世界更加多元和真实。 5. 游戏开发的影响： NPC_Generator的引入对游戏开发产生以下影响： - 提高效率：通过自动化的角色生成，游戏开发团队可以节约大量时间和资源，专注于游戏设计的其他方面。 - 增加多样性：自动化的工具可以根据不同的参数生成大量不同的NPC，为游戏世界带来更多的故事线和交互可能性。 - 玩家体验：丰富的NPC角色能够提升玩家的沉浸感，使得玩家在游戏中的体验更加真实和有吸引力。 6. Ruby在游戏开发中的应用： 虽然Ruby不是游戏开发中最常用的编程语言，但其在小型项目、原型设计、脚本编写等领域有其独特的优势。一些游戏开发工具和框架支持Ruby，如Ruby on Rails可以在Web游戏开发中发挥作用，而一些游戏开发社区也在探索Ruby的更多潜力。 7. NPC_Generator的扩展性和维护： 为了确保NPC_Generator能够长期有效地工作，它需要具备良好的扩展性和维护性。这意味着工具应该支持插件或模块的添加，允许社区贡献新功能，并且代码应该易于阅读和修改，以便于未来的升级和优化。 综上所述，NPC_Generator是一款利用Ruby编程语言开发的高效角色生成工具，它不仅提高了游戏开发的效率，而且通过提供丰富多样的NPC角色增加了游戏的深度和吸引力。随着游戏开发的不断发展，此类自动化工具将变得更加重要，而Ruby作为一种支持快速开发的编程语言，在这一领域有着重要的应用前景。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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流程控制与循环结构详解：J750编程逻辑构建指南

![流程控制与循环结构详解：J750编程逻辑构建指南](https://d1g9li960vagp7.cloudfront.net/wp-content/uploads/2018/10/While-Schleife_WP_04-1024x576.png) 参考资源链接：[泰瑞达J750设备编程基础教程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b472be7fbd1778d3f9e1?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 流程控制与循环结构的编程基础 编程中，流程控制和循环结构是构建有效程序逻辑的核心元素。本章将带你从基础概念出发，逐步深入理解
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python实现生成一个窗口，其窗口题目为“二冷配水模型模型”，窗口中包含八个输入栏，三个按钮，每个按钮点击后会产生一个不同的页面

在Python中，尤其是使用Tkinter库可以方便地创建图形用户界面(GUI)。为了实现你所描述的功能，我们可以创建一个简单的窗口，并添加相应的组件。以下是一个基本的例子： ```python import tkinter as tk def button_click_1(): # 这里可以编写打开新页面的逻辑，这里仅作示例 new_window = tk.Toplevel() new_window.title("新页面1") # 添加其他元素到新窗口... def button_click_2(): new_window = tk.Toplev