python实现爬山算法的思路详解


						问题



找图中函数在区间[5,8]的最大值 



重点思路

爬山算法会收敛到局部最优，解决办法是初始值在定义域上随机取乱数100次，总不可能100次都那么倒霉。

实现





import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import math

# 搜索步长

DELTA = 0.01

# 定义域x从5到8闭区间

BOUND = [5,8]

# 随机取乱数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))



运行结果：



总结

以上所述是小编给大家介绍的python实现爬山算法的思路详解，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问欢迎给我留言，小编会及时回复大家的！