如何使用from cmaes import CMA
时间: 2023-11-11 20:06:49 浏览: 37
`from cmaes import CMA` 是导入 `cmaes` 包中的 `CMA` 类,该类可以用于优化目标函数。如果您想要使用它进行优化,可以按照如下方式编写代码:
```python
from cmaes import CMA
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]
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 = [(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
cma = CMA(mean=x0, sigma0=0.2, bounds=bounds)
for _ in range(100):
solutions = cma.ask()
fitness_list = []
for s in solutions:
fitness_list.append(objective_function(s))
cma.tell(solutions, fitness_list)
# 输出最优值和最优解
print(f"最优解:{cma.best_solution}")
print(f"最优值:{cma.best_fitness}")
if __name__ == "__main__":
optimize()
```
在这个示例代码中,我们使用了 `cmaes` 包中的 `CMA` 类进行优化。请注意,我们将 `bounds` 参数设置为元组列表,而不是 `numpy` 数组。我们还设置了优化的初始值 `x0` 和初始步长 `sigma0`。在循环中,我们调用 `ask()` 函数获取一系列解,然后计算它们的适应度值,并调用 `tell()` 函数将它们传递给优化算法。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和初始值。