python實現爬山演算法
摘要：
問題
找圖中函式在區間[5,8]的最大值
重點思路
爬山演算法會收斂到區域性最優，解決辦法是初始值在定義域上隨機取亂數100次，總不可能100次都那麼倒黴。
實現
import numpy as np
import matplotli...
問題
找圖中函式在區間[5,8]的最大值
重點思路
爬山演算法會收斂到區域性最優，解決辦法是初始值在定義域上隨機取亂數100次，總不可能100次都那麼倒黴。
實現
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
# 搜尋步長
DELTA = 0.01
# 定義域x從5到8閉區間
BOUND = [5,8]
# 隨機取亂數100次
GENERATION = 100
def F(x):
return math.sin(x*x)+2.0*math.cos(2.0*x)
def hillClimbing(x):
while F(x+DELTA)>F(x) and x+DELTA<=BOUND[1] and x+DELTA>=BOUND[0]:
x = x+DELTA
while F(x-DELTA)>F(x) and x-DELTA<=BOUND[1] and x-DELTA>=BOUND[0]:
x = x-DELTA
return x,F(x)
def findMax():
highest = [0,-1000]
for i in range(GENERATION):
x = np.random.rand()*(BOUND[1]-BOUND[0])+BOUND[0]
currentValue = hillClimbing(x)
print('current value is :',currentValue)
if currentValue[1] > highest[1]:
highest[:] = currentValue
return highest
[x,y] = findMax()
print('highest point is x :{},y:{}'.format(x,y))
執行結果：
image.png