python實現(xiàn)爬山算法的思路詳解
更新時間：2019年04月09日 13:53:19 作者：小太陽花兒
爬山算法會收斂到局部最優(yōu)，解決辦法是初始值在定義域上隨機取亂數(shù)100次，總不可能100次都那么倒霉。這篇文章主要介紹了python實現(xiàn)爬山算法的思路詳解,需要的朋友可以參考下
問題
找圖中函數(shù)在區(qū)間[5,8]的最大值
重點思路
爬山算法會收斂到局部最優(yōu)，解決辦法是初始值在定義域上隨機取亂數(shù)100次，總不可能100次都那么倒霉。
實現(xiàn)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
# 搜索步長
DELTA = 0.01
# 定義域x從5到8閉區(qū)間
BOUND = [5,8]
# 隨機取亂數(shù)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))
運行結果：
總結
以上所述是小編給大家介紹的python實現(xiàn)爬山算法的思路詳解，希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問歡迎給我留言，小編會及時回復大家的！
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