写出余弦退火在模型中实际应用的代码
时间: 2023-02-17 21:08:28 浏览: 74
余弦退火算法是一种用于优化算法的方法,它通常用于解决高维空间中的全局最优解问题。
在实际应用中,可以使用下面的代码来实现余弦退火算法:
```
import random
import math
# 目标函数
def target_function(x):
return x**2
# 初始化参数
current_x = random.random()
current_temp = 100
while current_temp > 1e-8:
# 随机生成新的x
new_x = current_x + (random.random() - 0.5)
delta_e = target_function(new_x) - target_function(current_x)
# 如果新的x更优,则接受
if delta_e < 0:
current_x = new_x
else:
# 否则根据余弦退火算法中的公式进行概率计算
p = math.exp(-delta_e / current_temp)
if random.random() < p:
current_x = new_x
current_temp = current_temp * 0.99
```
上面的代码中,`target_function` 是目标函数,可以根据实际需求进行修改。`current_x` 是当前的x值,`current_temp` 是当前温度值。循环中每次随机生成新的x值,并根据新旧x值的目标函数值差和当前温度值计算接受的概率,来接受或拒绝新的x值。每次循环结束后,温度值也会经过一定的衰减。
请注意,这只是一个简单的余弦退火算法示例,实际应用中可能需要根据实