java实现爬山算法_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！

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