critic权重法 python代码
时间: 2023-06-05 14:47:21 浏览: 225
这是一段使用 Python 实现 Critic 权重法的代码示例:
```
import numpy as np
class Critic:
def __init__(self, learning_rate):
self.learning_rate = learning_rate
def update(self, weights, gradient):
weights -= self.learning_rate * gradient
critic = Critic(learning_rate=0.1)
weights = np.random.rand(3)
gradient = np.random.rand(3)
critic.update(weights, gradient)
```
在这个例子中,我们创建了一个名为 Critic 的类,它有一个用于更新权重的 update 方法。然后,我们创建了一个 Critic 对象,并使用随机权重和梯度调用了 update 方法。
相关问题
critic权重法 Python 实现代码
以下是使用Python实现CRITIC权重法的示例代码:
```python
import numpy as np
# 构建判断矩阵
# 这里以三个决策因素为例,每个因素有三个指标
judgement_matrix = np.array([
[1, 3, 1/5],
[1/3, 1, 1/7],
[5, 7, 1]
])
# 归一化判断矩阵
normalized_matrix = np.zeros_like(judgement_matrix)
for i in range(judgement_matrix.shape[0]):
sum_of_row = np.sum(judgement_matrix[i])
for j in range(judgement_matrix.shape[1]):
normalized_matrix[i][j] = judgement_matrix[i][j] / sum_of_row
# 计算特征向量和特征值
eigen_values, eigen_vectors = np.linalg.eig(normalized_matrix)
max_eigen_value = np.max(eigen_values)
max_eigen_index = np.argmax(eigen_values)
weight_vector = eigen_vectors[:, max_eigen_index]
weight_vector = weight_vector / np.sum(weight_vector)
print("决策因素的权重为:", weight_vector)
```
这段代码中,首先构建了一个判断矩阵`judgement_matrix`,然后对其进行归一化,得到`normalized_matrix`。
接着,使用`np.linalg.eig`函数计算了判断矩阵的特征向量和特征值,找到最大特征值和对应的特征向量,即可得到各决策因素的权重。
最后输出权重向量`weight_vector`即可。
CRITIC权重法代码
以下是CRITIC权重法的Python代码实现:
```python
import numpy as np
def critic_weights(data, weights=None, epsilon=0.0001, max_iter=1000):
"""
CRITIC权重法,计算每个特征的权重。
参数:
- data:二维数组,每行代表一个样本,每列代表一个特征。
- weights:一维数组,每个元素代表每个特征的初始权重。默认为None,表示使用均匀分布的随机数初始化。
- epsilon:收敛阈值。
- max_iter:最大迭代次数。
返回值:
- w:一维数组,每个元素代表每个特征的权重。
"""
# 初始化权重
if weights is None:
n_features = data.shape[1]
weights = np.random.uniform(size=n_features)
else:
weights = np.array(weights)
# 归一化
data_norm = (data - data.mean(axis=0)) / data.std(axis=0)
# 迭代更新权重
for i in range(max_iter):
# 计算每个特征的得分
scores = np.dot(data_norm, weights)
# 计算每个特征的权重
w = np.abs(scores) / np.sum(np.abs(scores))
# 判断是否收敛
if np.sum(np.abs(w - weights)) < epsilon:
break
weights = w
return weights
```
其中,data是一个二维数组,每行代表一个样本,每列代表一个特征。weights是一个一维数组,每个元素代表每个特征的初始权重。如果未提供weights,则使用均匀分布的随机数初始化。
epsilon是收敛阈值,max_iter是最大迭代次数。当每个特征的权重变化小于epsilon时,认为算法已经收敛,停止迭代。
返回值是一个一维数组,每个元素代表每个特征的权重。