如下代码展示了利用precision参数控制变量的精度。当precision参数被设定为整数时,系统自动激活整数规划模式,使得变量值严格遵循整数约束。在整数规划模式下,为了达到最佳的收敛速度与效果,推荐变量的可能取值数量尽量为\(2^n\)的形式: fromsko.GAimportGA demo_func=lambdax:(x[0]-1)**2+(x[1]-0.05)**2+x[...
constraint_eq等式约束条件,适用于非线性约束 constraint_ueq不等式约束条件,适用于非线性约束 precision精度要求 调整这些参数可以对算法的性能产生影响,具体如下: 调整size_pop:增加种群数量,可以增加搜索空间,但会导致计算代价增加。 调整max_iter:增加迭代次数可以增加搜索空间,但会增加运行时间。
群体大小pop是一个整数,pop很小时陷入局部最优解的可能性很大;pop很大时PSO的优化能力很好, 但是当群体数目增长至一定水平时,再增长将不再有显著作用,而且数目越大计算量也越大。群体规模pop一般取20～40,对较难或特定类别的问题 可以取到100～200。 定义约束条件时,需要用元组,元组中用匿名函数 2.4 示例 2.4....
群体大小pop是一个整数,pop很小时陷入局部最优解的可能性很大;pop很大时PSO的优化能力很好, 但是当群体数目增长至一定水平时,再增长将不再有显著作用,而且数目越大计算量也越大。群体规模pop一般取20～40,对较难或特定类别的问题 可以取到100～200。 定义约束条件时,需要用元组,元组中用匿名函数 2.4 示例 2.4....
- 群体大小pop是一个整数,pop很小时陷入局部最优解的可能性很大;pop很大时PSO的优化能力很好, 但是当群体数目增长至一定水平时,再增长将不再有显著作用,而且数目越大计算量也越大。群体规模pop一般取20～40,对较难或特定类别的问题 可以取到100～200。 - 定义约束条件时,需要用元组,元组中用匿名函数 2.4 示例...
群体大小pop是一个整数,pop很小时陷入局部最优解的可能性很大;pop很大时PSO的优化能力很好, 但是当群体数目增长至一定水平时,再增长将不再有显著作用,而且数目越大计算量也越大。群体规模pop一般取20～40,对较难或特定类别的问题 可以取到100～200。 定义约束条件时,需要用元组,元组中用匿名函数 2.4 示例 2.4....
约束条件(Constraints): x1⋅x2≥1(这是一个非线性约束,确保x1和x2的乘积不小于1) x1⋅x2≤5(同样是非线性约束,限制x1和x2的乘积不大于5) x2+x3=1(这是一个线性等式约束,表示x2和x3的和必须为1) 0≤x1,x2,x3≤5(这是变量边界约束,限制x1,x2,x3的取值范围在0到5之间) ...
约束整数规划中,目前没找到比这种更好的做法。 建议可行解个数(上限减下限除以步长)设定为 2^n,就不会有问题了。 原来如此,那如果用constraint_eq分别为每个变量设置约束条件应该就能达到需要的效果吧? Author phoenixsfly commented Jun 8, 2020 你可以把cost_func贴出来,我用另一套方法看看效果。我自己做的...
效果(红圈是非线性约束规定的区域): 这里只加入了一个约束,还可以添加很多约束的。 作为对比,无约束的结果 代码如下( 参见 github):import numpy as np from sko.PSO import PSO def demo_func(x): x1, x2…
# 定义约束优化问题defobj_func(p):# 给出输入x1,x2,x3=p# 返回目标函数值,目的是最小化目标函数值returnx1+x2**2+x3**3# 定义第三个约束条件constraint_eq=[lambdax:1-x[1]-x[2]]# 定义第一个和第二个约束条件constraint_ueq=[lambdax:1-x[0]*x[1],lambdax:x[0]*x[1]-5]# 调用差分...