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...
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_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...
constraint_ueq :不等式约束,可以不指定 precision :精准度,int/float 值(统一指定所有变量的精度)或它们组成的列表(分别指定所有变量的精度) 遗传算法实用调参技巧 scikit-opt 库提供的遗传算法的超参数一共有四个:种群规模、最大迭代次数、变异概率和精准度。 最大迭代次数和精准度都是“多多益善”,在时间开销允...
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...
constraint_ueq 不等式约束条件,适用于非线性约束 调整这些参数会对算法的收敛速度、性能和精度产生影响: F的调整会影响算法的收敛速度和性能,在实际应用中,通常取值范围在[0.5, 1]之间,较小的值会降低算法的收敛速度,较大的值会提高算法的性能但易于陷入局部最优。 size_pop的调整会影响算法的搜索范围和精度,在...
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 ...
|constraint\_eq|空元组|等式约束| |constraint\_ueq|空元组|不等式约束| |precision|1e\-7|精准度,int/float或者它们组成的列表| |n_processes|0|使用的核数, 0表示使用全部的核| ###GA_TSP Expand DownExpand Up@@ -57,6 +58,8 @@ help(sko.AFSA.AFSA) ...