def quadratic(bd_X, bd_Y, x3, x4): x1 = 0.25*(((DX*(bd_X-1))**2 + (DY*(bd_Y-1))**2)**0.5+ ((DX*(51-bd_X))**2 + (DY*(bd_Y-1))**2)**0.5 + ((DX*(bd_X-1))**2 + (DY*(51-bd_Y))**2)**0.5 + ((DX*(51-bd_X))**2 + (DY*(51-bd_Y))**2)**0.5) x2 = (((bd_X-mbjx)**2 + (bd_Y-mbjy)**2 )**0.5)*DX x5 = train_optimize2[4] x6 = train_optimize2[5] x7 = train_optimize2[6] x8 = train_optimize2[7] x9 = train_optimize2[8] x10 = train_optimize2[9] x11 = train_optimize2[10] x12 = train_optimize2[11] x13 = train_optimize2[12] x14 = train_optimize2[13] x15 = train_optimize2[14] x16 = train_optimize2[15] x17 = train_optimize2[16] x18 = train_optimize2[17] x19 = train_optimize2[18] with open('regressor_model.pkl', 'rb') as f: model = pickle.load(f) x_train = np.array([[x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11, x12, x13, x14,x15,x16,x17,x18,x19]]) y_predict = model.predict(x_train) Y = y_predict return -Y
时间: 2024-04-06 09:29:44 浏览: 7
这段代码实现的是一个二次函数,其中输入参数为bd_X、bd_Y、x3、x4,输出为-Y。具体来说,这个函数将bd_X、bd_Y、x3、x4等19个变量作为输入,其中bd_X和bd_Y分别代表一个点的横坐标和纵坐标,x3和x4是其他一些参数。这些变量的值被用来计算一个关于bd_X和bd_Y的二次函数,并且在最后乘以-1,输出-Y。其中,二次函数的系数由之前训练好的机器学习模型(即regressor_model.pkl文件)给出,并且在函数中被加载并使用。
需要注意的是,这段代码并没有给出DX和DY的定义,因此无法直接运行。同时,由于无法查看train_optimize2这个变量的定义,也无法确定其中的各个元素具体代表什么。因此,需要在代码的其他部分寻找这些变量和参数的定义,才能真正理解这个函数的作用。
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我定义的计算目标函数的函数为,def quadratic(bd_X, bd_Y, x3, x4): x1 = 0.25*(((DX*(bd_X-1))**2 + (DY*(bd_Y-1))**2)**0.5+ ((DX*(51-bd_X))**2 + (DY*(bd_Y-1))**2)**0.5 + ((DX*(bd_X-1))**2 + (DY*(51-bd_Y))**2)**0.5 + ((DX*(51-bd_X))**2 + (DY*(51-bd_Y))**2)**0.5) x2 = (((bd_X-mbjx)**2 + (bd_Y-mbjy)**2 )**0.5)*DX x5 = train_optimize2[4] x6 = train_optimize2[5] x7 = train_optimize2[6] x8 = train_optimize2[7] x9 = train_optimize2[8] x10 = train_optimize2[9] x11 = train_optimize2[10] x12 = train_optimize2[11] x13 = train_optimize2[12] x14 = train_optimize2[13] x15 = train_optimize2[14] x16 = train_optimize2[15] x17 = train_optimize2[16] x18 = train_optimize2[17] x19 = train_optimize2[18] with open('regressor_model.pkl', 'rb') as f: model = pickle.load(f) x_train = np.array([[x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11, x12, x13, x14,x15,x16,x17,x18,x19]]) y_predict = model.predict(x_train) Y = y_predict return -Y
好的,根据您给出的代码,可以看出目标函数的计算涉及到一些外部的变量和模型,这里简单介绍一下如何将其与 CMA-ES 优化器结合起来。
首先,我们需要将 `quadratic()` 函数转换为只接受一个参数(即解向量),并返回一个标量值(即目标函数值)的形式。其次,由于 `quadratic()` 函数的计算需要使用一些外部的变量和模型,我们可以使用 Python 的函数闭包(closure)特性来包装 `quadratic()` 函数,以便在闭包内访问这些外部变量和模型。
下面是一个示例代码,其中假设您已经定义好了 `DX`、`DY`、`train_optimize2`、`mbjx` 和 `mbjy` 等变量:
```python
import numpy as np
import cma
import pickle
# 定义目标函数
def make_objective(DX, DY, train_optimize2, mbjx, mbjy):
def objective(x):
bd_X, bd_Y, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11, x12, x13, x14, x15, x16, x17, x18, x19 = x
x1 = 0.25*(((DX*(bd_X-1))**2 + (DY*(bd_Y-1))**2)**0.5+ ((DX*(51-bd_X))**2 + (DY*(bd_Y-1))**2)**0.5 + ((DX*(bd_X-1))**2 + (DY*(51-bd_Y))**2)**0.5 + ((DX*(51-bd_X))**2 + (DY*(51-bd_Y))**2)**0.5)
x2 = (((bd_X-mbjx)**2 + (bd_Y-mbjy)**2 )**0.5)*DX
with open('regressor_model.pkl', 'rb') as f:
model = pickle.load(f)
x_train = np.array([[x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11, x12, x13, x14, x15, x16, x17, x18, x19]])
y_predict = model.predict(x_train)
Y = y_predict
return -Y
return objective
# 定义变量边界
bounds = [[1, 51], [1, 51], [-5, 5], [-5, 5], -np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf, np.inf]
# 初始化 CMA-ES 优化器
objective = make_objective(DX, DY, train_optimize2, mbjx, mbjy)
x0 = np.mean(bounds, axis=1)
sigma0 = 0.5
optimizer = cma.CMAEvolutionStrategy(x0, sigma0, {'bounds': bounds})
# 运行优化器
while not optimizer.stop():
solutions = optimizer.ask() # 获取一组解向量
fitness_list = [objective(x) for x in solutions] # 计算目标函数值
optimizer.tell(solutions, fitness_list) # 更新优化器内部状态
best_solution = solutions[np.argmin(fitness_list)] # 获取当前最优解
best_fitness = np.min(fitness_list) # 获取当前最优解的目标函数值
print(f'Best solution: {best_solution}, Best fitness: {best_fitness}')
```
在上面的代码中,我们定义了一个 `make_objective()` 函数,用于创建一个闭包,其中包含 `quadratic()` 函数及其依赖的外部变量和模型。然后,我们使用 `make_objective()` 函数创建一个目标函数 `objective`,并将其传递给 CMA-ES 优化器进行优化。在每一轮迭代中,我们打印当前最优解和最优解的目标函数值,以便进行跟踪和分析。
那如何调用cmaes进行优化bd_X、bd_Y、x3和x4
要使用CMA-ES进行优化,你需要先定义一个目标函数,该函数接受一个向量作为输入,并返回一个标量结果。在你的情况下,你已经定义了一个目标函数quadratic,所以你可以直接使用它。然后,你需要使用cma库中的CMAEvolutionStrategy类来创建一个优化器对象,并使用该对象的optimize()方法来运行优化过程。下面是一个示例代码,可以帮助你开始:
```python
import cma
import numpy as np
# 定义目标函数
def quadratic(bd_X, bd_Y, x3, x4):
# ... 这里是你的目标函数代码 ...
# 创建优化器对象
x0 = np.array([10, 10, 0, 0]) # 初始向量
sigma0 = 1.0 # 初始标准差
es = cma.CMAEvolutionStrategy(x0, sigma0)
# 运行优化过程
while not es.stop():
solutions = es.ask() # 获取一组候选解向量
fitness_list = [quadratic(*x) for x in solutions] # 计算目标函数值
es.tell(solutions, fitness_list) # 更新优化器状态
# 输出优化结果
best_solution = es.result.xbest
best_fitness = es.result.fbest
print("优化结果:", best_solution)
print("目标函数值:", best_fitness)
```
你需要将`quadratic`函数中的代码复制到上面的示例代码中,并根据需要调整初始向量和标准差。注意,该示例代码仅适用于优化四个参数的情况,如果你想优化其他数量的参数,则需要相应地调整代码。