scikit-opt是一个封装了多种启发式算法的Python代码库,可以用于解决优化问题。scikit-opt官方仓库见:scikit-opt,scikit-opt官网文档见:scikit-opt-doc。 scikit-opt安装代码如下: pip install scikit-opt # 调用scikit-opt并查看版本importsko sko.__version__ '0.6
shape # 计算每对相邻点之间的距离之和 return sum([distance_matrix[routine[i % num_points], routine[(i + 1) % num_points]] for i in range(num_points)]) # 使用遗传算法求解旅行商问题 import sko # 创建 GA_TSP 类对象 ex_ga_tsp ex_ga_tsp = sko.GA.GA_TSP(func=cal_total_distance,...
在库文件的文件地址scikit-opt/sko/operators/中还有四个文件:selection.py、ranking.py、crossover.py、mutation.py,这四个文件中定义了十多个算子以供使用和更替,我们总是可以利用注册机制将原始算子更替成满足我们需求的算子,但是注意应该先加上如下一行调库代码: fromsko.operatorsimportranking,selection,crossover...
scikit-opt是一个封装了多种启发式算法的Python代码库,可以用于解决优化问题。scikit-opt官方仓库见:scikit-opt,scikit-opt官网文档见:scikit-opt-doc。 scikit-opt安装代码如下: pip install scikit-opt # 调用scikit-opt并查看版本 importsko sko.__version__ '0.6.6' 0 背景介绍 启发式算法介绍 启发式算法,...
scikit-opt是一个封装了多种启发式算法的Python代码库,可以用于解决优化问题。scikit-opt官方仓库见:scikit-opt,scikit-opt官网文档见:scikit-opt-doc。 scikit-opt安装代码如下: pip install scikit-opt # 调用scikit-opt并查看版本 import sko sko.__version__ ...
classPSO(SkoBase):def__init__(self, func, n_dim=None, pop=40, max_iter=150, lb=-1e5, ub=1e5, w=0.8, c1=0.5, c2=0.5, constraint_eq=tuple(), constraint_ueq=tuple(), verbose=False, dim=None):... 2.3 参数 参数详解:
# 导入必要的库,定义函数 import sko.PSO as PSO import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def Schwefel(x): ''' Schwefel's 函数,自变量为一个n维向量 该向量的每一个分量 -500<=x(i)<=500 当自变量的每一个分量的值为420.9687,有一个全局最小值为 -n*418.9839 ''' # 初始化函数值 ...
# 导入必要的库,定义函数 import sko.PSO as PSO import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def Schwefel(x): ''' Schwefel's 函数,自变量为一个n维向量 该向量的每一个分量 -500<=x(i)<=500 当自变量的每一个分量的值为420.9687,有一个全局最小值为 -n*418.9839 ''' # 初始化函数值 ...
scikit-opt是一个封装了多种启发式算法的Python代码库,可以用于解决优化问题。scikit-opt官方仓库见:scikit-opt,scikit-opt官网文档见:scikit-opt-doc。 scikit-opt安装代码如下: pip install scikit-opt # 调用scikit-opt并查看版本importsko sko.__version__ ...
(num_points)]) # 使用遗传算法求解旅行商问题 import sko # 创建 GA_TSP 类对象 ex_ga_tsp ex_ga_tsp = sko.GA.GA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points, size_pop=50, max_iter=500, prob_mut=1) # 运行 GA 算法 best_points, best_distance = ex_ga_tsp.run() # 将结果进行...