1.差分约束算法 '''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'''defobj_func(p): x1, x2, x3=preturnx1 ** 2 + x2 ** 2 + x3 ** 2constraint_eq=[lambdax: 1 - x[1] - x[2] ]#等...
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 参数详解: - 定义目标函数func时,参数有且只有一个 - 惯性权重w描述粒子上一代速度对当前代速度的影响。w 值较大,全局寻优能力强,局部寻优能力弱;反之,则局部寻优能力强。 当问题空间较大时,为了在搜索速度和搜索精...
目标函数(Objective Function): f(x1,x2,x3)=x1+x22+x33 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...
constraint_ueq 不等式约束条件,适用于非线性约束 参数详解: 定义目标函数func时,参数有且只有一个 惯性权重w描述粒子上一代速度对当前代速度的影响。w 值较大,全局寻优能力强,局部寻优能力弱;反之,则局部寻优能力强。 当问题空间较大时,为了在搜索速度和搜索精度之间达到平衡,通常做法是使算法在前期有较高的全局...
constraint_ueq 不等式约束条件,适用于非线性约束 参数详解: 定义目标函数func时,参数有且只有一个 惯性权重w描述粒子上一代速度对当前代速度的影响。w 值较大,全局寻优能力强,局部寻优能力弱;反之,则局部寻优能力强。 当问题空间较大时,为了在搜索速度和搜索精度之间达到平衡,通常做法是使算法在前期有较高的全局...
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。 调整prob_mut:...
[1]-5]# 调用差分进化算法解决问题fromsko.DEimportDE# lb和ub定义第四个约束条件de=DE(func=obj_func,n_dim=3,size_pop=50,max_iter=100,lb=[0,0,0],ub=[5,5,5],constraint_eq=constraint_eq,constraint_ueq=constraint_ueq)# 将返回最优解的变量值和目标函数值# 目的是最小化目标函数值best_x...
定义约束条件时,需要用元组,元组中用匿名函数 2.4 示例 2.4.1 不带约束条件 # 导入必要的库,定义函数importsko.PSOasPSOimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefSchwefel(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 ...
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…
启发式算法Python代码库——scikit-opt ⼀个封装了7种启发式算法的 Python 代码库——scikit-opt （差分进化算法、遗传算法、粒⼦群算法、模拟退⽕算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫优化算法）安装 pip install scikit-opt 特性 特性1：UDF（⽤户⾃定义算⼦）# step1: define your own operator:def ...