在上述代码的基础上,给出代码
时间: 2024-03-18 16:38:47 浏览: 17
下面是一个示例代码,其中添加了一些条件语句来控制搜索空间,以避免优化器陷入局部最优解:
```python
import random
import cma
# 定义目标函数
def quadratic(x1, x2, x3, x4):
return x1 ** 2 + x2 ** 2 + x3 ** 2 + x4 ** 2
# 定义搜索空间的范围
Min_pump_zcjj = 0
Max_pump_zcjj = 100
Min_pump_bdljd = 0
Max_pump_bdljd = 100
Min_pump_bdwz = 0.0
Max_pump_bdwz = 10.0
Min_pump_skhd = 0.0
Max_pump_skhd = 10.0
# 定义优化器
optimizer = cma.CMAEvolutionStrategy([50, 50, 5.0, 5.0], 0.5)
# 定义搜索过程中的条件语句
best_x = None
best_value = float('inf')
max_iterations = 1000
rounds = 0
while rounds < max_iterations:
rounds += 1
solutions = []
for _ in range(optimizer.population_size):
# 生成解向量,并对整数部分进行取整操作
x = optimizer.ask()
x[0] = int(x[0])
x[1] = int(x[1])
# 添加随机扰动,以扩大搜索空间
x[2] += random.uniform(-0.1, 0.1)
x[3] += random.uniform(-0.1, 0.1)
# 检查解向量是否在搜索空间内
if (x[0] < Min_pump_zcjj or x[0] > Max_pump_zcjj or
x[1] < Min_pump_bdljd or x[1] > Max_pump_bdljd or
x[2] < Min_pump_bdwz or x[2] > Max_pump_bdwz or
x[3] < Min_pump_skhd or x[3] > Max_pump_skhd):
continue
# 检查解向量是否与最优解相同
if (x[0] == 51 and x[1] == 51) or (x[0] == 26 and x[1] == 26):
continue
# 计算目标函数的值,并添加到solutions列表中
value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3])
solutions.append((x, value))
# 更新最优解
if value < best_value:
best_value = value
best_x = x
# 检查解向量个数是否等于种群大小
if len(solutions) != optimizer.population_size:
while len(solutions) < optimizer.population_size:
# 生成新的解向量,并添加到solutions列表中
x = [random.randint(Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj),
random.randint(Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd),
random.uniform(Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz),
random.uniform(Min_pump_skhd, Max_pump_skhd)]
# 检查解向量是否在搜索空间内
if (x[0] < Min_pump_zcjj or x[0] > Max_pump_zcjj or
x[1] < Min_pump_bdljd or x[1] > Max_pump_bdljd or
x[2] < Min_pump_bdwz or x[2] > Max_pump_bdwz or
x[3] < Min_pump_skhd or x[3] > Max_pump_skhd):
continue
# 检查解向量是否与最优解相同
if (x[0] == 51 and x[1] == 51) or (x[0] == 26 and x[1] == 26):
continue
# 计算目标函数的值,并添加到solutions列表中
value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3])
solutions.append((x, value))
# 将解向量和目标函数值传递给优化器进行更新
optimizer.tell(solutions)
# 输出当前的最优解
print('Round {}: Best value = {}, Best x = {}'.format(rounds, best_value, best_x))
```
在这段代码中,我们使用了一些条件语句来控制搜索空间,例如检查解向量是否在搜索空间内、添加随机扰动、检查解向量是否与最优解相同等。同时,我们还记录了迭代过程中的最优解,并在每轮迭代结束后输出最优解的值和解向量。这些策略可以帮助我们避免陷入局部最优解并获得更好的优化结果。