这并不是我要的答案,请在我给的代码上修改
时间: 2024-03-17 22:42:52 浏览: 16
非常抱歉,我理解有误。根据你给出的代码,修改后的代码如下:
```python
# 生成一个新的种群,每个个体是一个解向量
rounds += 1
solutions = []
for j in range(max_iterations):
x = optimizer.ask()
value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3])
solutions.append((x, value))
# 检查种群大小是否等于 popsize,如果不等于则随机生成一些解向量补足不足的部分
if len(solutions) < optimizer.popsize:
while len(solutions) < optimizer.popsize:
x = [random.uniform(bounds[0][0], bounds[0][1]),
random.uniform(bounds[1][0], bounds[1][1]),
random.uniform(bounds[2][0], bounds[2][1]),
random.uniform(bounds[3][0], bounds[3][1])]
value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3])
solutions.append((x, value))
# 如果种群大小大于 popsize,则从种群中删除一些个体,使得种群大小等于 popsize
elif len(solutions) > optimizer.popsize:
# 根据个体的目标函数值排序,选出前 popsize 个个体
sorted_solutions = sorted(solutions, key=lambda x: x[1])
solutions = sorted_solutions[:optimizer.popsize]
# 判断是否达到目标函数变化量或均值、标准差的变化量的阈值,如果达到则停止迭代
if j > 0:
if abs(solutions[-1][1] - solutions[-2][1]) < tolerance and \
np.linalg.norm(optimizer.mean - solutions[-1][0]) < mean_tol and \
np.linalg.norm(optimizer.sigma - solutions[-1][1]) < sigma_tol:
break
# 将最优个体作为优化结果返回
best_solution = sorted(solutions, key=lambda x: x[1])[0]
result = {'best_solution': best_solution[0], 'best_value': best_solution[1]}
```
在这个示例中,我们对生成种群的过程进行了修改。具体来说,我们首先生成了一个大小为 `popsize` 的种群,并将每个解向量的值与目标函数的值组成一个元组,存入列表 `solutions` 中。
然后,我们检查 `solutions` 的长度是否等于 `popsize`,如果不等于,则随机生成一些解向量,补足不足的部分。如果 `solutions` 的长度大于 `popsize`,则根据目标函数的值对解向量进行排序,并选出前 `popsize` 个解向量。
接着,我们判断是否达到目标函数变化量或均值、标准差的变化量的阈值,如果达到则停止迭代。最后,我们将最优个体作为优化结果返回。