python优化、进化算法、启发式算法
ztj100 2024-12-12 16:14 19 浏览 0 评论
特性1：UDF（用户自定义算子）
举例来说，你想出一种新的“选择算子”，如下 -> Demo code: examples/demo_ga_udf.py#s1
def selection_tournament(algorithm, tourn_size):
FitV = algorithm.FitV
sel_index = []
for i in range(algorithm.size_pop):
aspirants_index = np.random.choice(range(algorithm.size_pop), size=tourn_size)
sel_index.append(max(aspirants_index, key=lambda i: FitV[i]))
algorithm.Chrom = algorithm.Chrom[sel_index, :]
return algorithm.Chrom导入包，并且创建遗传算法实例
-> Demo code: examples/demo_ga_udf.py#s2
import numpy as np
from sko.GA import GA, GA_TSP
demo_func = lambda x: x[0] ** 2 + (x[1] - 0.05) ** 2 + (x[2] - 0.5) ** 2
ga = GA(func=demo_func, n_dim=3, size_pop=100, max_iter=500, prob_mut=0.001,
lb=[-1, -10, -5], ub=[2, 10, 2], precision=[1e-7, 1e-7, 1])把你的算子注册到你创建好的遗传算法实例上
-> Demo code: examples/demo_ga_udf.py#s3
ga.register(operator_name='selection', operator=selection_tournament, tourn_size=3)scikit-opt 也提供了十几个算子供你调用
-> Demo code: examples/demo_ga_udf.py#s4
from sko.operators import ranking, selection, crossover, mutation
ga.register(operator_name='ranking', operator=ranking.ranking). \
register(operator_name='crossover', operator=crossover.crossover_2point). \
register(operator_name='mutation', operator=mutation.mutation)做遗传算法运算 -> Demo code: examples/demo_ga_udf.py#s5
best_x, best_y = ga.run()
print('best_x:', best_x, '\n', 'best_y:', best_y)现在 udf 支持遗传算法的这几个算子： crossover, mutation, selection, ranking
Scikit-opt 也提供了十来个算子，参考这里
提供一个面向对象风格的自定义算子的方法，供进阶用户使用:
-> Demo code: examples/demo_ga_udf.py#s6
class MyGA(GA):
def selection(self, tourn_size=3):
FitV = self.FitV
sel_index = []
for i in range(self.size_pop):
aspirants_index = np.random.choice(range(self.size_pop), size=tourn_size)
sel_index.append(max(aspirants_index, key=lambda i: FitV[i]))
self.Chrom = self.Chrom[sel_index, :]
return self.Chrom
ranking = ranking.ranking
demo_func = lambda x: x[0] ** 2 + (x[1] - 0.05) ** 2 + (x[2] - 0.5) ** 2
my_ga = MyGA(func=demo_func, n_dim=3, size_pop=100, max_iter=500, lb=[-1, -10, -5], ub=[2, 10, 2],
precision=[1e-7, 1e-7, 1])
best_x, best_y = my_ga.run()
print('best_x:', best_x, '\n', 'best_y:', best_y)特性2：断点继续运行
例如，先跑10代，然后在此基础上再跑20代，可以这么写：
from sko.GA import GA
func = lambda x: x[0] ** 2
ga = GA(func=func, n_dim=1)
ga.run(10)
ga.run(20)特性3：4种加速方法
- 矢量化计算：vectorization
- 多线程计算：multithreading，适用于 IO 密集型目标函数
- 多进程计算：multiprocessing，适用于 CPU 密集型目标函数
- 缓存化计算：cached，适用于目标函数的每次输入有大量重复
see https://github.com/guofei9987/scikit-opt/blob/master/examples/example_function_modes.py
特性4: GPU 加速
GPU加速功能还比较简单，将会在 1.0.0 版本大大完善。
有个 demo 已经可以在现版本运行了: https://github.com/guofei9987/scikit-opt/blob/master/examples/demo_ga_gpu.py
1. 差分进化算法
Step1：定义你的问题，这个demo定义了有约束优化问题
-> Demo code: examples/demo_de.py#s1
'''
min f(x1, x2, x3) = x1^2 + x2^2 + x3^2
s.t.
x1*x2 >= 1
x1*x2 <= 5
x2 + x3 = 1
0 <= x1, x2, x3 <= 5
'''
def obj_func(p):
x1, x2, x3 = p
return x1 ** 2 + x2 ** 2 + x3 ** 2
constraint_eq = [
lambda x: 1 - x[1] - x[2]
]
constraint_ueq = [
lambda x: 1 - x[0] * x[1],
lambda x: x[0] * x[1] - 5
]
Step2: 做差分进化算法
-> Demo code: examples/demo_de.py#s2
from sko.DE import DE
de = DE(func=obj_func, n_dim=3, size_pop=50, max_iter=800, lb=[0, 0, 0], ub=[5, 5, 5],
constraint_eq=constraint_eq, constraint_ueq=constraint_ueq)
best_x, best_y = de.run()
print('best_x:', best_x, '\n', 'best_y:', best_y)
2. 遗传算法
第一步：定义你的问题
-> Demo code: examples/demo_ga.py#s1
import numpy as np
def schaffer(p):
'''
This function has plenty of local minimum, with strong shocks
global minimum at (0,0) with value 0
'''
x1, x2 = p
x = np.square(x1) + np.square(x2)
return 0.5 + (np.square(np.sin(x)) - 0.5) / np.square(1 + 0.001 * x)
第二步：运行遗传算法
-> Demo code: examples/demo_ga.py#s2
from sko.GA import GA
ga = GA(func=schaffer, n_dim=2, size_pop=50, max_iter=800, prob_mut=0.001, lb=[-1, -1], ub=[1, 1], precision=1e-7)
best_x, best_y = ga.run()
print('best_x:', best_x, '\n', 'best_y:', best_y)*第三步**：用 matplotlib 画出结果
-> Demo code: examples/demo_ga.py#s3
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
Y_history = pd.DataFrame(ga.all_history_Y)
fig, ax = plt.subplots(2, 1)
ax[0].plot(Y_history.index, Y_history.values, '.', color='red')
Y_history.min(axis=1).cummin().plot(kind='line')
plt.show()2.2 遗传算法用于旅行商问题
GA_TSP 针对TSP问题重载了 交叉(crossover)、变异(mutation) 两个算子
第一步，定义问题。
这里作为demo，随机生成距离矩阵. 实战中从真实数据源中读取。
-> Demo code: examples/demo_ga_tsp.py#s1
import numpy as np
from scipy import spatial
import matplotlib.pyplot as plt
num_points = 50
points_coordinate = np.random.rand(num_points, 2)
distance_matrix = spatial.distance.cdist(points_coordinate, points_coordinate, metric='euclidean')
def cal_total_distance(routine):
'''The objective function. input routine, return total distance.
cal_total_distance(np.arange(num_points))
'''
num_points, = routine.shape
return sum([distance_matrix[routine[i % num_points], routine[(i + 1) % num_points]] for i in range(num_points)])
第二步，调用遗传算法进行求解
-> Demo code: examples/demo_ga_tsp.py#s2
from sko.GA import GA_TSP
ga_tsp = GA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points, size_pop=50, max_iter=500, prob_mut=1)
best_points, best_distance = ga_tsp.run()
第三步，画出结果：
-> Demo code: examples/demo_ga_tsp.py#s3
fig, ax = plt.subplots(1, 2)
best_points_ = np.concatenate([best_points, [best_points[0]]])
best_points_coordinate = points_coordinate[best_points_, :]
ax[0].plot(best_points_coordinate[:, 0], best_points_coordinate[:, 1], 'o-r')
ax[1].plot(ga_tsp.generation_best_Y)
plt.show()3. 粒子群算法
(PSO, Particle swarm optimization)
3.1 粒子群算法
第一步，定义问题
-> Demo code: examples/demo_pso.py#s1
def demo_func(x):
x1, x2, x3 = x
return x1 ** 2 + (x2 - 0.05) ** 2 + x3 ** 2
第二步，做粒子群算法
-> Demo code: examples/demo_pso.py#s2
from sko.PSO import PSO
pso = PSO(func=demo_func, n_dim=3, pop=40, max_iter=150, lb=[0, -1, 0.5], ub=[1, 1, 1], w=0.8, c1=0.5, c2=0.5)
pso.run()
print('best_x is ', pso.gbest_x, 'best_y is', pso.gbest_y)
第三步，画出结果
-> Demo code: examples/demo_pso.py#s3
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(pso.gbest_y_hist)
plt.show()
↑see examples/demo_pso.py
3.2 带非线性约束的粒子群算法
3.2 PSO with nonlinear constraint
加入你的非线性约束是个圆内的面积 (x[0] - 1) ** 2 + (x[1] - 0) ** 2 - 0.5 ** 2<=0
这样写代码:
constraint_ueq = (
lambda x: (x[0] - 1) ** 2 + (x[1] - 0) ** 2 - 0.5 ** 2
,
)
pso = PSO(func=demo_func, n_dim=2, pop=40, max_iter=max_iter, lb=[-2, -2], ub=[2, 2]
, constraint_ueq=constraint_ueq)可以有多个非线性约束，向 constraint_ueq 加就行了。
4. 模拟退火算法
(SA, Simulated Annealing)
4.1 模拟退火算法用于多元函数优化
第一步：定义问题
-> Demo code: examples/demo_sa.py#s1
demo_func = lambda x: x[0] ** 2 + (x[1] - 0.05) ** 2 + x[2] ** 2
第二步，运行模拟退火算法
-> Demo code: examples/demo_sa.py#s2
from sko.SA import SA
sa = SA(func=demo_func, x0=[1, 1, 1], T_max=1, T_min=1e-9, L=300, max_stay_counter=150)
best_x, best_y = sa.run()
print('best_x:', best_x, 'best_y', best_y)
第三步，画出结果 -> Demo code: examples/demo_sa.py#s3
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
plt.plot(pd.DataFrame(sa.best_y_history).cummin(axis=0))
plt.show()
另外，scikit-opt 还提供了三种模拟退火流派: Fast, Boltzmann, Cauchy. 更多参见 more sa
4.2 模拟退火算法解决TSP问题（旅行商问题）
第一步，定义问题。（我猜你已经无聊了，所以不黏贴这一步了）
第二步，调用模拟退火算法
-> Demo code: examples/demo_sa_tsp.py#s2
from sko.SA import SA_TSP
sa_tsp = SA_TSP(func=cal_total_distance, x0=range(num_points), T_max=100, T_min=1, L=10 * num_points)
best_points, best_distance = sa_tsp.run()
print(best_points, best_distance, cal_total_distance(best_points))第三步，画出结果 -> Demo code: examples/demo_sa_tsp.py#s3
from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter
fig, ax = plt.subplots(1, 2)
best_points_ = np.concatenate([best_points, [best_points[0]]])
best_points_coordinate = points_coordinate[best_points_, :]
ax[0].plot(sa_tsp.best_y_history)
ax[0].set_xlabel("Iteration")
ax[0].set_ylabel("Distance")
ax[1].plot(best_points_coordinate[:, 0], best_points_coordinate[:, 1],
marker='o', markerfacecolor='b', color='c', linestyle='-')
ax[1].xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f'))
ax[1].yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f'))
ax[1].set_xlabel("Longitude")
ax[1].set_ylabel("Latitude")
plt.show()
咱还有个动画
↑参考代码 examples/demo_sa_tsp.py
5. 蚁群算法
蚁群算法(ACA, Ant Colony Algorithm)解决TSP问题
-> Demo code: examples/demo_aca_tsp.py#s2
from sko.ACA import ACA_TSP
aca = ACA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points,
size_pop=50, max_iter=200,
distance_matrix=distance_matrix)
best_x, best_y = aca.run()
6. 免疫优化算法
(immune algorithm, IA) -> Demo code: examples/demo_ia.py#s2
from sko.IA import IA_TSP
ia_tsp = IA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points, size_pop=500, max_iter=800, prob_mut=0.2,
T=0.7, alpha=0.95)
best_points, best_distance = ia_tsp.run()
print('best routine:', best_points, 'best_distance:', best_distance)
7. 人工鱼群算法
人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm, AFSA)
-> Demo code: examples/demo_afsa.py#s1
def func(x):
x1, x2 = x
return 1 / x1 ** 2 + x1 ** 2 + 1 / x2 ** 2 + x2 ** 2
from sko.AFSA import AFSA
afsa = AFSA(func, n_dim=2, size_pop=50, max_iter=300,
max_try_num=100, step=0.5, visual=0.3,
q=0.98, delta=0.5)
best_x, best_y = afsa.run()
print(best_x, best_y)特性1：UDF（用户自定义算子）
举例来说，你想出一种新的“选择算子”，如下 -> Demo code: examples/demo_ga_udf.py#s1
def selection_tournament(algorithm, tourn_size):
FitV = algorithm.FitV
sel_index = []
for i in range(algorithm.size_pop):
aspirants_index = np.random.choice(range(algorithm.size_pop), size=tourn_size)
sel_index.append(max(aspirants_index, key=lambda i: FitV[i]))
algorithm.Chrom = algorithm.Chrom[sel_index, :]
return algorithm.Chrom
导入包，并且创建遗传算法实例
-> Demo code: examples/demo_ga_udf.py#s2
import numpy as np
from sko.GA import GA, GA_TSP
demo_func = lambda x: x[0] ** 2 + (x[1] - 0.05) ** 2 + (x[2] - 0.5) ** 2
ga = GA(func=demo_func, n_dim=3, size_pop=100, max_iter=500, prob_mut=0.001,
lb=[-1, -10, -5], ub=[2, 10, 2], precision=[1e-7, 1e-7, 1])
把你的算子注册到你创建好的遗传算法实例上
-> Demo code: examples/demo_ga_udf.py#s3
ga.register(operator_name='selection', operator=selection_tournament, tourn_size=3)
scikit-opt 也提供了十几个算子供你调用
-> Demo code: examples/demo_ga_udf.py#s4
from sko.operators import ranking, selection, crossover, mutation
ga.register(operator_name='ranking', operator=ranking.ranking). \
register(operator_name='crossover', operator=crossover.crossover_2point). \
register(operator_name='mutation', operator=mutation.mutation)
做遗传算法运算 -> Demo code: examples/demo_ga_udf.py#s5
best_x, best_y = ga.run()
print('best_x:', best_x, '\n', 'best_y:', best_y)
现在 udf 支持遗传算法的这几个算子： crossover, mutation, selection, ranking
Scikit-opt 也提供了十来个算子，参考这里
提供一个面向对象风格的自定义算子的方法，供进阶用户使用:
-> Demo code: examples/demo_ga_udf.py#s6
class MyGA(GA):
def selection(self, tourn_size=3):
FitV = self.FitV
sel_index = []
for i in range(self.size_pop):
aspirants_index = np.random.choice(range(self.size_pop), size=tourn_size)
sel_index.append(max(aspirants_index, key=lambda i: FitV[i]))
self.Chrom = self.Chrom[sel_index, :]
return self.Chrom
ranking = ranking.ranking
demo_func = lambda x: x[0] ** 2 + (x[1] - 0.05) ** 2 + (x[2] - 0.5) ** 2
my_ga = MyGA(func=demo_func, n_dim=3, size_pop=100, max_iter=500, lb=[-1, -10, -5], ub=[2, 10, 2],
precision=[1e-7, 1e-7, 1])
best_x, best_y = my_ga.run()
print('best_x:', best_x, '\n', 'best_y:', best_y)
特性2：断点继续运行
例如，先跑10代，然后在此基础上再跑20代，可以这么写：
from sko.GA import GA
func = lambda x: x[0] ** 2
ga = GA(func=func, n_dim=1)
ga.run(10)
ga.run(20)
特性3：4种加速方法
矢量化计算：vectorization
多线程计算：multithreading，适用于 IO 密集型目标函数
多进程计算：multiprocessing，适用于 CPU 密集型目标函数
缓存化计算：cached，适用于目标函数的每次输入有大量重复
see https://github.com/guofei9987/scikit-opt/blob/master/examples/example_function_modes.py
特性4: GPU 加速
GPU加速功能还比较简单，将会在 1.0.0 版本大大完善。
有个 demo 已经可以在现版本运行了: https://github.com/guofei9987/scikit-opt/blob/master/examples/demo_ga_gpu.py
1. 差分进化算法
Step1：定义你的问题，这个demo定义了有约束优化问题
-> Demo code: examples/demo_de.py#s1
'''
min f(x1, x2, x3) = x1^2 + x2^2 + x3^2
s.t.
x1*x2 >= 1
x1*x2 <= 5
x2 + x3 = 1
0 <= x1, x2, x3 <= 5
'''
def obj_func(p):
x1, x2, x3 = p
return x1 ** 2 + x2 ** 2 + x3 ** 2
constraint_eq = [
lambda x: 1 - x[1] - x[2]
]
constraint_ueq = [
lambda x: 1 - x[0] * x[1],
lambda x: x[0] * x[1] - 5
]
Step2: 做差分进化算法
-> Demo code: examples/demo_de.py#s2
from sko.DE import DE
de = DE(func=obj_func, n_dim=3, size_pop=50, max_iter=800, lb=[0, 0, 0], ub=[5, 5, 5],
constraint_eq=constraint_eq, constraint_ueq=constraint_ueq)
best_x, best_y = de.run()
print('best_x:', best_x, '\n', 'best_y:', best_y)
2. 遗传算法
第一步：定义你的问题
-> Demo code: examples/demo_ga.py#s1
import numpy as np
def schaffer(p):
'''
This function has plenty of local minimum, with strong shocks
global minimum at (0,0) with value 0
'''
x1, x2 = p
x = np.square(x1) + np.square(x2)
return 0.5 + (np.square(np.sin(x)) - 0.5) / np.square(1 + 0.001 * x)
第二步：运行遗传算法
-> Demo code: examples/demo_ga.py#s2
from sko.GA import GA
ga = GA(func=schaffer, n_dim=2, size_pop=50, max_iter=800, prob_mut=0.001, lb=[-1, -1], ub=[1, 1], precision=1e-7)
best_x, best_y = ga.run()
print('best_x:', best_x, '\n', 'best_y:', best_y)
*第三步**：用 matplotlib 画出结果
-> Demo code: examples/demo_ga.py#s3
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
Y_history = pd.DataFrame(ga.all_history_Y)
fig, ax = plt.subplots(2, 1)
ax[0].plot(Y_history.index, Y_history.values, '.', color='red')
Y_history.min(axis=1).cummin().plot(kind='line')
plt.show()
Figure_1-1
2.2 遗传算法用于旅行商问题
GA_TSP 针对TSP问题重载了 交叉(crossover)、变异(mutation) 两个算子
第一步，定义问题。
这里作为demo，随机生成距离矩阵. 实战中从真实数据源中读取。
-> Demo code: examples/demo_ga_tsp.py#s1
import numpy as np
from scipy import spatial
import matplotlib.pyplot as plt
num_points = 50
points_coordinate = np.random.rand(num_points, 2)
distance_matrix = spatial.distance.cdist(points_coordinate, points_coordinate, metric='euclidean')
def cal_total_distance(routine):
'''The objective function. input routine, return total distance.
cal_total_distance(np.arange(num_points))
'''
num_points, = routine.shape
return sum([distance_matrix[routine[i % num_points], routine[(i + 1) % num_points]] for i in range(num_points)])
第二步，调用遗传算法进行求解
-> Demo code: examples/demo_ga_tsp.py#s2
from sko.GA import GA_TSP
ga_tsp = GA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points, size_pop=50, max_iter=500, prob_mut=1)
best_points, best_distance = ga_tsp.run()
第三步，画出结果：
-> Demo code: examples/demo_ga_tsp.py#s3
fig, ax = plt.subplots(1, 2)
best_points_ = np.concatenate([best_points, [best_points[0]]])
best_points_coordinate = points_coordinate[best_points_, :]
ax[0].plot(best_points_coordinate[:, 0], best_points_coordinate[:, 1], 'o-r')
ax[1].plot(ga_tsp.generation_best_Y)
plt.show()
GA_TPS
3. 粒子群算法
(PSO, Particle swarm optimization)
3.1 粒子群算法
第一步，定义问题
-> Demo code: examples/demo_pso.py#s1
def demo_func(x):
x1, x2, x3 = x
return x1 ** 2 + (x2 - 0.05) ** 2 + x3 ** 2
第二步，做粒子群算法
-> Demo code: examples/demo_pso.py#s2
from sko.PSO import PSO
pso = PSO(func=demo_func, n_dim=3, pop=40, max_iter=150, lb=[0, -1, 0.5], ub=[1, 1, 1], w=0.8, c1=0.5, c2=0.5)
pso.run()
print('best_x is ', pso.gbest_x, 'best_y is', pso.gbest_y)
第三步，画出结果
-> Demo code: examples/demo_pso.py#s3
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(pso.gbest_y_hist)
plt.show()
PSO_TPS
pso_ani
↑see examples/demo_pso.py
3.2 带非线性约束的粒子群算法
3.2 PSO with nonlinear constraint
加入你的非线性约束是个圆内的面积 (x[0] - 1) ** 2 + (x[1] - 0) ** 2 - 0.5 ** 2<=0
这样写代码:
constraint_ueq = (
lambda x: (x[0] - 1) ** 2 + (x[1] - 0) ** 2 - 0.5 ** 2
,
)
pso = PSO(func=demo_func, n_dim=2, pop=40, max_iter=max_iter, lb=[-2, -2], ub=[2, 2]
, constraint_ueq=constraint_ueq)
可以有多个非线性约束，向 constraint_ueq 加就行了。
4. 模拟退火算法
(SA, Simulated Annealing)
4.1 模拟退火算法用于多元函数优化
第一步：定义问题
-> Demo code: examples/demo_sa.py#s1
demo_func = lambda x: x[0] ** 2 + (x[1] - 0.05) ** 2 + x[2] ** 2
第二步，运行模拟退火算法
-> Demo code: examples/demo_sa.py#s2
from sko.SA import SA
sa = SA(func=demo_func, x0=[1, 1, 1], T_max=1, T_min=1e-9, L=300, max_stay_counter=150)
best_x, best_y = sa.run()
print('best_x:', best_x, 'best_y', best_y)
sa
第三步，画出结果 -> Demo code: examples/demo_sa.py#s3
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
plt.plot(pd.DataFrame(sa.best_y_history).cummin(axis=0))
plt.show()
另外，scikit-opt 还提供了三种模拟退火流派: Fast, Boltzmann, Cauchy. 更多参见 more sa
4.2 模拟退火算法解决TSP问题（旅行商问题）
第一步，定义问题。（我猜你已经无聊了，所以不黏贴这一步了）
第二步，调用模拟退火算法
-> Demo code: examples/demo_sa_tsp.py#s2
from sko.SA import SA_TSP
sa_tsp = SA_TSP(func=cal_total_distance, x0=range(num_points), T_max=100, T_min=1, L=10 * num_points)
best_points, best_distance = sa_tsp.run()
print(best_points, best_distance, cal_total_distance(best_points))
第三步，画出结果 -> Demo code: examples/demo_sa_tsp.py#s3
from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter
fig, ax = plt.subplots(1, 2)
best_points_ = np.concatenate([best_points, [best_points[0]]])
best_points_coordinate = points_coordinate[best_points_, :]
ax[0].plot(sa_tsp.best_y_history)
ax[0].set_xlabel("Iteration")
ax[0].set_ylabel("Distance")
ax[1].plot(best_points_coordinate[:, 0], best_points_coordinate[:, 1],
marker='o', markerfacecolor='b', color='c', linestyle='-')
ax[1].xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f'))
ax[1].yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f'))
ax[1].set_xlabel("Longitude")
ax[1].set_ylabel("Latitude")
plt.show()
sa
咱还有个动画
sa
↑参考代码 examples/demo_sa_tsp.py
5. 蚁群算法
蚁群算法(ACA, Ant Colony Algorithm)解决TSP问题
-> Demo code: examples/demo_aca_tsp.py#s2
from sko.ACA import ACA_TSP
aca = ACA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points,
size_pop=50, max_iter=200,
distance_matrix=distance_matrix)
best_x, best_y = aca.run()
ACA
6. 免疫优化算法
(immune algorithm, IA) -> Demo code: examples/demo_ia.py#s2
from sko.IA import IA_TSP
ia_tsp = IA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points, size_pop=500, max_iter=800, prob_mut=0.2,
T=0.7, alpha=0.95)
best_points, best_distance = ia_tsp.run()
print('best routine:', best_points, 'best_distance:', best_distance)
IA
7. 人工鱼群算法
人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm, AFSA)
-> Demo code: examples/demo_afsa.py#s1
def func(x):
x1, x2 = x
return 1 / x1 ** 2 + x1 ** 2 + 1 / x2 ** 2 + x2 ** 2
from sko.AFSA import AFSA
afsa = AFSA(func, n_dim=2, size_pop=50, max_iter=300,
max_try_num=100, step=0.5, visual=0.3,
q=0.98, delta=0.5)
best_x, best_y = afsa.run()
print(best_x, best_y)相关推荐
- sharding-jdbc实现`分库分表`与`读写分离`
-
一、前言本文将基于以下环境整合...
- 三分钟了解mysql中主键、外键、非空、唯一、默认约束是什么
-
在数据库中，数据表是数据库中最重要、最基本的操作对象，是数据存储的基本单位。数据表被定义为列的集合，数据在表中是按照行和列的格式来存储的。每一行代表一条唯一的记录，每一列代表记录中的一个域。...
- MySQL8行级锁_mysql如何加行级锁
-
MySQL8行级锁版本：8.0.34基本概念...
- mysql使用小技巧_mysql使用入门
-
1、MySQL中有许多很实用的函数，好好利用它们可以省去很多时间:group_concat()将取到的值用逗号连接，可以这么用:selectgroup_concat(distinctid)fr...
- MySQL/MariaDB中如何支持全部的Unicode?
-
永远不要在MySQL中使用utf8，并且始终使用utf8mb4。utf8mb4介绍MySQL/MariaDB中，utf8字符集并不是对Unicode的真正实现，即不是真正的UTF-8编码，因...
- 聊聊 MySQL Server 可执行注释，你懂了吗?
-
前言MySQLServer当前支持如下3种注释风格：...
- MySQL系列-源码编译安装(v5.7.34)
-
一、系统环境要求...
- MySQL的锁就锁住我啦!与腾讯大佬的技术交谈，是我小看它了
-
对酒当歌，人生几何！朝朝暮暮，唯有己脱。苦苦寻觅找工作之间，殊不知今日之事乃我心之痛，难道是我不配拥有工作嘛。自面试后他所谓的等待都过去一段时日，可惜在下京东上的小金库都要见低啦。每每想到不由心中一...
- MySQL字符问题_mysql中字符串的位置
-
中文写入乱码问题：我输入的中文编码是urf8的，建的库是urf8的，但是插入mysql总是乱码，一堆"???????????????????????"我用的是ibatis，终于找到原因了，我是这么解决...
- 深圳尚学堂:mysql基本sql语句大全(三)
-
数据开发-经典1.按姓氏笔画排序:Select*FromTableNameOrderByCustomerNameCollateChinese_PRC_Stroke_ci_as//从少...
- MySQL进行行级锁的?一会next-key锁，一会间隙锁，一会记录锁?
-
大家好，是不是很多人都对MySQL加行级锁的规则搞的迷迷糊糊，一会是next-key锁，一会是间隙锁，一会又是记录锁。坦白说，确实还挺复杂的，但是好在我找点了点规律，也知道如何如何用命令分析加...
- 一文讲清怎么利用Python Django实现Excel数据表的导入导出功能
-
摘要：Python作为一门简单易学且功能强大的编程语言，广受程序员、数据分析师和AI工程师的青睐。本文系统讲解了如何使用Python的Django框架结合openpyxl库实现Excel...
- 用DataX实现两个MySQL实例间的数据同步
-
DataXDataX使用Java实现。如果可以实现数据库实例之间准实时的...
- MySQL数据库知识_mysql数据库基础知识
-
MySQL是一种关系型数据库管理系统；那废话不多说，直接上自己以前学习整理文档：查看数据库命令:(1).查看存储过程状态:showprocedurestatus;(2).显示系统变量:show...
- 如何为MySQL中的JSON字段设置索引
-
背景MySQL在2015年中发布的5.7.8版本中首次引入了JSON数据类型。自此，它成了一种逃离严格列定义的方式，可以存储各种形状和大小的JSON文档，例如审计日志、配置信息、第三方数据包、用户自定...
欢迎 你 发表评论:
- 一周热门
-
-
MySQL中这14个小玩意，让人眼前一亮!
-
旗舰机新标杆 OPPO Find X2系列正式发布 售价5499元起
-
【VueTorrent】一款吊炸天的qBittorrent主题，人人都可用
-
面试官:使用int类型做加减操作，是线程安全吗
-
C++编程知识:ToString()字符串转换你用正确了吗?
-
【Spring Boot】WebSocket 的 6 种集成方式
-
PyTorch 深度学习实战(26):多目标强化学习Multi-Objective RL
-
pytorch中的 scatter_()函数使用和详解
-
与 Java 17 相比，Java 21 究竟有多快?
-
基于TensorRT_LLM的大模型推理加速与OpenAI兼容服务优化
-
- 最近发表
- 标签列表
-
- idea eval reset (50)
- vue dispatch (70)
- update canceled (42)
- order by asc (53)
- spring gateway (67)
- 简单代码编程 贪吃蛇 (40)
- transforms.resize (33)
- redisson trylock (35)
- 卸载node (35)
- np.reshape (33)
- torch.arange (34)
- npm 源 (35)
- vue3 deep (35)
- win10 ssh (35)
- vue foreach (34)
- idea设置编码为utf8 (35)
- vue 数组添加元素 (34)
- std find (34)
- tablefield注解用途 (35)
- python str转json (34)
- java websocket客户端 (34)
- tensor.view (34)
- java jackson (34)
- vmware17pro最新密钥 (34)
- mysql单表最大数据量 (35)