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 = 30 optimizer = CMA(mean=np.mean(bounds, axis=1), sigma=1, bounds=bounds, seed=0)
时间: 2024-02-14 10:35:10 浏览: 43
这段代码定义了一个 main 函数,该函数首先定义了 X 坐标、Y 坐标、靶点位置和射孔厚度的约束条件,然后将这些约束条件存储在 bounds 数组中。接着,该函数计算目标函数的目标值,即平均产油量的相反数,存储在 target 变量中。最后,该函数设定了一个优化时间限制 timeout,并调用了 CMA 模块中的 optimizer 对象,将均值、标准差、约束条件和随机数种子传递给该对象,以便对目标函数进行优化。
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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]])
这段代码是用Python编写的,它定义了一个名为main()的函数。在函数中,将四个约束条件的取值范围存储在一个名为bounds的numpy数组中。这个数组有四个元素,每个元素代表了一个约束条件的最小值和最大值。第一个元素代表X坐标束条件的最小值和最大值,第二个元素代表Y坐标约束条件的最小值和最大值,第三个元素代表靶点位置约束条件的最小值和最大值,第四个元素代表射孔厚度约束条件的最小值和最大值。
已知初始值的范围为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]])
好的,那么您可以按照如下方式修改代码:
```python
import cma
import numpy as np
def optimize():
# 目标函数
def objective_function(params):
bd_X, bd_Y, x3, x4 = params
# 这里用随机生成的值代替目标函数的输出
return np.random.random()
# 设置初始值和范围
x0 = [38.5, 38.5, 0.5, 3.0]
sigma0 = 0.2
Min_pump_zcjj = 26
Max_pump_zcjj = 51
Min_pump_bdljd = 26
Max_pump_bdljd = 51
Min_pump_bdwz = 0
Max_pump_bdwz = 1
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]])
# 运行优化算法
res = cma.fminbound(objective_function, x0, sigma0, bounds)
# 输出最优值和最优解
print(f"最优解:{res[0]}")
print(f"最优值:{res[1]}")
if __name__ == "__main__":
optimize()
```
在这个示例代码中,我们使用了 `cma.fminbound()` 函数进行优化,其中 `objective_function` 函数是我们要优化的目标函数,输入为一组参数 `params`,输出为目标函数的值。`x0` 是优化的初始值,`sigma0` 是初始步长,`bounds` 是参数范围。最终输出最优解和最优值。请根据实际情况将 `objective_function` 函数替换为您的目标函数,然后设置相应的参数范围。
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