找一些可实现的贝叶斯优化控制器参数的代码
时间: 2024-01-16 07:04:13 浏览: 19
以下是一个简单的贝叶斯优化控制器参数的代码示例,该示例是使用 Python 中的 `scikit-optimize` 库实现的:
```python
from skopt import gp_minimize
from skopt.space import Real, Integer
from skopt.utils import use_named_args
import numpy as np
# 定义需要优化的函数(这里是一个简单的二次函数)
def f(x):
return (x[0] - 1)**2 + (x[1] - 2.5)**2
# 定义超参数的搜索空间
space = [Real(-10, 10, name='x1'), Real(-10, 10, name='x2')]
# 使用贝叶斯优化寻找最优参数
@use_named_args(space)
def objective(**params):
return f([params['x1'], params['x2']])
res_gp = gp_minimize(objective, space, n_calls=100, random_state=0)
# 输出最优参数和最优值
print("Best parameters: ", res_gp.x)
print("Best score: ", res_gp.fun)
```
这个简单的示例使用贝叶斯优化算法来搜索一个二次函数的最优参数。您可以根据自己的需求修改 `f` 函数和 `space` 变量来适应您的控制器参数优化任务。