start_time = time.time() # 循环优化,直到达到优化目标或时间限制为止 rounds = 0 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] == 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))
时间: 2024-02-10 10:32:54 浏览: 34
这段代码是进行CMA-ES算法的循环优化,直到达到优化目标或时间限制为止。其中,`rounds`表示循环的轮数,`solutions`是一个列表,存储了每个个体的解向量和对应的目标函数值。在每次循环中,首先生成一个新的种群,每个个体是一个解向量。然后,对于每个个体,首先对其进行一些限制,例如限制其坐标不能落在某些特定的位置上。接着,计算该个体的目标函数值,并将其存储在`solutions`列表中。最后,在所有个体的目标函数值都计算完毕后,将`solutions`列表中的个体按照目标函数值从小到大排序,然后使用CMA-ES算法更新种群,并判断是否达到了优化目标或时间限制。如果达到了,则退出循环,否则继续进行下一轮循环。
相关问题
optimizer = CMA(mean=np.mean(bounds, axis=1), sigma=1, bounds=bounds, seed=0) # 初始化一个计时器,记录优化开始的时间 start_time = time.time() # 循环优化,直到达到优化目标或时间限制为止 best_solution = None best_value = float('inf') rounds = 0 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] == 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))
这段代码首先使用CMA算法初始化一个优化器optimizer,其中mean参数设置为bounds数组中所有约束条件最小值和最大值的平均数,sigma参数设置为1,bounds参数设置为bounds数组,seed参数设置为0,表示使用随机种子。接着,记录下优化开始的时间。进入一个while循环,不断进行优化,直到达到优化目标或时间限制为止。在循环中,首先定义一个变量solutions用于存储每个个体的解向量和对应的目标函数值。然后,使用optimizer.ask()函数生成一个新的种群,每个个体是一个解向量,其中x[0]和x[1]分别表示X坐标和Y坐标的取值。接着,进行一系列判断,如果解向量不符合约束条件,则跳过该个体。如果符合约束条件,则计算该个体的目标函数值,并将解向量和目标函数值存储到solutions中。最后,进入下一轮循环。
ptimizer = CMA(mean=np.mean(bounds, axis=1), sigma=1, bounds=bounds, seed=0) # 初始化一个计时器,记录优化开始的时间 start_time = time.time() # 循环优化,直到达到优化目标或时间限制为止 best_solution = None best_obj_value = float('inf') rounds = 0 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] == 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))
这段代码看起来是一个优化问题的解决方案。其中,使用了一个CMA算法的优化器,通过不断生成新的种群并求出个体的目标函数值,来逼近最优解。同时,对于个体的解向量进行了一些约束条件,如x[0]不等于1和51,x[1]不等于1和51,以及x[0]和x[1]不能同时等于26。最终目标是找到一个最优解,使得输入到quadratic函数中的x[0]、x[1]、x[2]、x[3]能够得到最小的目标函数值。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)