资源简介
进行多目标优化求解的算法和代码,在数学建模方面求最优解用的相对较多。代码中消息注释了进行多目标优化求解具体步骤
代码片段和文件信息
from pso import PSO
import ga
from test_func import sphere as obj_func
print(‘------------‘)
print(‘starting PSO...‘)
# my_pso = PSO(func=obj_func pop=30 dim=5 max_iter=100)
my_pso = PSO(func=obj_func dim=3)
fitness = my_pso.fit()
print(‘best_x is ‘my_pso.gbest_x)
print(‘best_y is ‘my_pso.gbest_y)
my_pso.plot_history()
print(‘-------------‘)
print(‘starting GA...‘)
# general_bestfunc_general_best=ga.ga(func=demo_func2 pop=50 iter_max=200 lb=[-1 -10 -5] ub=[2 10 2]precision=[1e-7 1e-7 1e-7]Pm=0.001)
# print(general_bestfunc_general_best)
general_bestfunc_general_bestFitV_history=ga.ga(func=obj_func lb=[-1 -10 -5] ub=[2 10 2])
print(‘best_x:‘general_best)
print(‘best_y:‘func_general_best)
ga.plot_FitV(FitV_history)
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 35 2018-01-21 03:00 多目标优化求解(使用遗传算法)\scikit-opt-master\.gitignore
文件 226 2018-01-21 03:00 多目标优化求解(使用遗传算法)\scikit-opt-master\.idea\misc.xm
文件 272 2018-01-21 03:00 多目标优化求解(使用遗传算法)\scikit-opt-master\.idea\modules.xm
文件 459 2018-01-21 03:00 多目标优化求解(使用遗传算法)\scikit-opt-master\.idea\scikit-opt.iml
文件 180 2018-01-21 03:00 多目标优化求解(使用遗传算法)\scikit-opt-master\.idea\vcs.xm
文件 16617 2018-01-21 03:00 多目标优化求解(使用遗传算法)\scikit-opt-master\.idea\workspace.xm
文件 759 2018-01-21 03:00 多目标优化求解(使用遗传算法)\scikit-opt-master\demo.py
文件 4339 2018-01-21 03:00 多目标优化求解(使用遗传算法)\scikit-opt-master\ga.py
文件 2219 2018-01-21 03:00 多目标优化求解(使用遗传算法)\scikit-opt-master\pso.py
文件 756 2018-01-21 03:00 多目标优化求解(使用遗传算法)\scikit-opt-master\README.md
文件 110 2018-01-21 03:00 多目标优化求解(使用遗传算法)\scikit-opt-master\test_func.py
文件 4339 2018-01-21 03:00 多目标优化求解(使用遗传算法)\代码\ga.py
文件 258 2018-02-08 17:31 多目标优化求解(使用遗传算法)\代码\test.py
文件 3649 2018-02-06 21:28 多目标优化求解(使用遗传算法)\代码\__pycache__\ga.cpython-36.pyc
目录 0 2018-02-06 21:08 多目标优化求解(使用遗传算法)\scikit-opt-master\.idea
目录 0 2018-02-06 21:28 多目标优化求解(使用遗传算法)\代码\__pycache__
目录 0 2018-02-06 21:08 多目标优化求解(使用遗传算法)\scikit-opt-master
目录 0 2018-02-06 21:28 多目标优化求解(使用遗传算法)\代码
目录 0 2018-02-06 21:28 多目标优化求解(使用遗传算法)
----------- --------- ---------- ----- ----
34218 19
评论
共有 条评论