0

0

python实现各种最优化算法

coldplay.xixi

coldplay.xixi

发布时间:2020-12-02 17:03:58

|

6468人浏览过

|

来源于简书

转载

python视频教程栏目介绍各种最优化算法

python实现各种最优化算法

相关免费学习推荐:python视频教程

二分法

函数详见rres,此代码使该算法运行了两次

def asdf(x):
    rres=8*x**3-2*x**2-7*x+3
    return rres

i=2
left=0
right=1
while i>0 :
    i = i-1
    ans = 0.1
    mid1 = (left + right + ans) / 2
    mid2 = (left + right - ans) / 2
    a=asdf(mid1)
    c=asdf(mid2)
    if a > c :
        right = mid1
    else :
        left = mid2
b=(left+right) / 2
print("左极限=%s,右极限=%s,极小值x=%s"%(left,right,b))
左极限=0.45,右极限=0.775,极小值x=0.6125

收获:
这是我第一个实现的代码。学习完该算法以后,逻辑框架基本上就有了,剩下需要明确的就是对应的python的语言。于是我就开始了查找“如何定义函数”(详见mofan的优酷),“循环体”和“if条件语句”的格式(https://blog.csdn.net/qq_39407518/article/details/79822498)“数学符号”(详见mofan的优酷),以及print的使用

1.def是python中指定义,一般用来定义函数,如果需要深度学习搭建网络可用来定义网络。值得注意的一点是

return必须要加在函数后面另起一行。

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

我不清楚为什么,但是如果没有加的话,那个函数公式就是一个花瓶,就像一个结果输不出去。

2.最坑的就是逻辑。一开始逻辑没理清楚,或者说在代码上有疏漏,导致我将left和right放在了循环体里,结果可想而知。不过也是因为这个错误,我知道pycharm中的debug怎么用,挺简单的,百度一下就出来了。

3.不知道什么原因,看的莫烦视频中的print多个变量一起输出是没有办法在我的pycharm中使用的,出来的结果很奇怪。可能是因为我是win10不是ios吧。print如果多个变量一起输出必须是print("名字:%s,名字2:%s"%(a,b))结果输出就是名字:a ,名字2:b

问题:1.为什么要加return?

return的意思是输出这个def里面任意一个变量值作为结果显示。一般情况而言,是输出函数的关系式的命名,这样当你调用这个函数的时候,变量对应的函数值才能显示出来,否则只运行没有结果,不会有效果。

雾象
雾象

WaytoAGI推出的AI动画生成引擎

下载

格点法——三点等分法

import numpy as np
def qwer(x):
    third = np.exp(x) - 5*x
    return third

left = 1
right = 2
mid1 =float(left+right) / 2
mid2 = (left+mid1) / 2
mid3 = (mid1+right) /2
a = qwer(mid1)
b = qwer(mid2)
c = qwer(mid3)
i = 5
while i > 0:
    i=i-1
    if a > b:
        if c > b :
            #b
            right = mid1
            mid1 = mid2
            a=b
            mid2 = (left + mid1) / 2
            mid3 = (mid1 + right) / 2
            b = qwer(mid2)
            c = qwer(mid3)
        else:#b>c
            #c
            left = mid1
            mid1 = mid3
            a = c
            mid2 = (left + mid1) / 2
            mid3 = (mid1 + right) / 2
            b = qwer(mid2)
            c = qwer(mid3)
    else:#b>a
            if a > c:
                #C
                left = mid1
                mid1 = mid3
                a = c
                mid2 = (left + mid1) / 2
                mid3 = (mid1 + right) / 2
                b = qwer(mid2)
                c = qwer(mid3)
            else:#b>a&c>a
                # a
                left = mid2
                right = mid3
                mid2 = (left + mid1) / 2
                mid3 = (mid1 + right) / 2
                b = qwer(mid2)
                c = qwer(mid3)

print("最小值=%s"%mid1)
print("函数值=%s"%a)
最小值=1.609375
函数值=-3.047189552275773

关于python中数据变量。第一遍运行结果出现很明显不对,于是我采用了debug。结果发现,mid1处一直为1而不是1.5,于是就开始了解数据变量。起初我猜测python默认所有变量为整型,但是根据二分法的结果我意识到此猜测不对,所以要改整个file的变量格式没有必要。所以我就在mid1式子前面加了一个float,结果就显示为1.5了。但是如果我将整个式子用()括起来,前面加float,结果还是1。我不太理解为什么。不过我知道了python的数据格式是根据输入量决定的,也就是说你的输入量如果是整型,那么与其直接相关的计算输出结果一定是整型,而且还是不采用进位的整型。在我没有采用+float/+.0这两种方法之前,mid1~3全部是整型。

left = 1.0
right = 2.0
mid1 =(left+right) / 2

或者不再mid1前面加float,直接将输入量后面点个点就行
真的很想吐槽一下print,好麻烦啊啊啊啊每次都得弄个%s,而且有时候还不能放一起!!!!

Fibonacci法

def fibonacci(n):
    i=0
    a = 0
    b = 1
    for i in range(n):
        i=i+1
        c = a+b
        a = b
        b = c
    return c
def bn(x):
    ert = x**2 - 6*x + 2
    return ert
z = 2
p = 0
left = 0.00000
right = 10.00000
L1 = right - left
while z < 100:
    m = fibonacci(z)
    l = L1/m
    k = 1.000/m
    if k < 0.03:
        print("n=%s,Fn=%s"%(z,m))
        L2 = l*fibonacci(z-1)
        t = left + L2
        r = right -L2
        while p < 3:
            p = p + 1
            l3 = t - r
            e= bn(t)
            o = bn(r)
            if e>o :
                right = t
                t = r
                r = left + l3
            else:#o>e
                left = r
                r = t
                t = right - l3
        break
    else:
        z = z + 1

okk=(left+right)/2
okky=bn(okk)
print(left)
print(right)
print("极小值x=",okk)
print("极小值y=",okky)

不要问我掌握了什么,要问我现在写完这个代码后有多么的爱python的精度表示  :-)我决定以后只要再编写数学公式的代码都将输入量的小数学点后面补很多0
fibonacci函数定义,每次debug后我的手都是抖的O(∩_∩)O~

黄金分割法

def gold(x):
    gg= x**2 - 6*x + 9
    return gg

left = 1
right = 7
ans = 0.4
a = left + 0.618 * (right - left)
b = left + 0.382*(right - left)
gga = gold(a)
ggb = gold(b)
i = 0
while i < 7:
    print("i=%s" % i)
    print("left=%s,right=%s" % (left, right))
    print("x左=%s,x右=%s" % (a, b))
    print("y左=%s,y右=%s" % (ggb, gga))
    c = right - left
    if c > 0.4:
        i = i + 1
        if gga > ggb:
            right = a
            a = b
            b = left + 0.382*(right - left)
            gga = ggb
            ggb = gold(b)
        else:#gga<ggb
            left = b
            b = a
            a = left + 0.618 * (right - left)
            ggb = gga
            gga = gold(a)
    else:
        break

不知道自己什么时候有的强迫症,只要是代码下面有“~”我就必须要消掉。笑哭。这个很简单,前四个除了费波纳茨,都很简单。

间接法——二次插值法

def yy(x):
    y=x**4-4*x**3-6*x**2-16*x+4
    return y

def xing(xm1,xm2,xm3,fm1,fm2,fm3):
    yxxx=0.5000*((xm2**2-xm3**2)*fm1+(xm3**2-xm1**2)*fm2+(xm1**2-xm2**2)*fm3)/((xm2-xm3)*fm1+(xm3-xm1)*fm2+(xm1-xm2)*fm3)
    return yxxx

x1 = -1.0000
f1 = yy(x1)
x3 = 6
f3 = yy(x3)
x2 = 0.50000*(x1+x3)
f2 = yy(x2)
xp = xing(x1,x2,x3,f1,f2,f3)
fp = yy(xp)
a = abs(xp-x2)
while abs(xp-x2) > 0.05000:
    a = abs(xp - x2)
    if xp > x2:
        if fp > f2:
            x3=xp
            f3=fp
            xp = xing(x1, x2, x3, f1, f2, f3)
            fp = yy(xp)
            print("ans=%s" % a)
            print("left=%s,right=%s" % (x1, x3))
            print("x*=%s,fp*=%s" % (xp, fp))
            print("x2=%s,f2=%s" % (x2, f2))
            print("******************")
        else:#f2>fp
            x1 = x2
            f1 = f2
            x2 = xp
            f2 = fp
            xp = xing(x1, x2, x3, f1, f2, f3)
            fp = yy(xp)
            print("ans=%s" % a)
            print("left=%s,right=%s" % (x1, x3))
            print("x*=%s,fp*=%s" % (xp, fp))
            print("x2=%s,f2=%s" % (x2, f2))
            print("******************")
    else:#xp<x2
        if fp > f2:
            x1 = xp
            f1 = fp
            xp = xing(x1, x2, x3, f1, f2, f3)
            fp = yy(xp)
            print("ans=%s" % a)
            print("left=%s,right=%s" % (x1, x3))
            print("x*=%s,fp*=%s" % (xp, fp))
            print("x2=%s,f2=%s" % (x2, f2))
            print("******************")
        else:
            x3 = x2
            f3 = f2
            x2 = xp
            f2 = fp
            xp = xing(x1, x2, x3, f1, f2, f3)
            fp = yy(xp)
            print("ans=%s" % a)
            print("left=%s,right=%s" % (x1, x3))
            print("x*=%s,fp*=%s" % (xp, fp))
            print("x2=%s,f2=%s" % (x2, f2))
            print("******************")

这个公式看起来很麻烦,便写的时候更要谨慎。我上回把那个2搁在了分号下面,结果很大,所以还是换算成0.5更好(PS:勿忘那长河般的0)。
虽然代码很长,但是主要是因为print太多。本打算在开头print,最后结果会漏掉最后一部分。懒得想其他办法了,直接就这样吧

间接法——牛顿法

def fd(x):
    y = 4*x**3-12*x**2-12*x-16
    return y
def fdd(x):
    ys = 12*x**2-24*x-12
    return ys

i = 1
x0 = 3.00000
ans = 0.001
while i < 7:
    fd0 = fd(x0)
    fdd0 = fdd(x0)
    if abs(fd0) > ans:
        x1 = x0 - (fd0/fdd0)
        x0 = x1
        print("次数:%s,所得的值x:%s"%(i,x1))
        i = i + 1
    else:#fd0<0.001
        print("$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$")
        print("Bingo!顺利通关!祝您开学愉快!")
        print("Boss  X=%s"%x0)
        break

一开始while里面<写成了>,导致run不出来。继而,debug也没法用。在网上一查才知道  “没联网”+“没选断点”。最后想尝试将else里面的内容输出来,结果发现run以后被刷屏了。于是改成i<7以后还是不行,于是想着加一个break跳出循环,结果成效了。
然后刚刚由debug了一下,才知道原来是i+1在if里面,因为没有办法+1,所以i=6一直存在,就不断循环。因为加break也好,i+1也好,都可以。

就在一个半小时前,我成功搞完了最优化六大代码,纯手打,无外力。开心!

这是我第一组自己实现的python代码,就是数学公式用python语言组装起来。刚开始的时候知道大概需要在语言中体现什么,但不太清楚。于是我就在网上找了几个二分法的,他们都各有不同,但框架都差不多,不过如果要用到我们的那个公式里还需要改变很多。然后我就开始分析我们的题,我发现大体需要两部分,一部分函数定义,一部分循环体。但我不知道如何定义函数,如何写数学公式,如何弄变量,也就是说一些小点不太会,所以我选择直接百度。因为我知道自己阅读的能力不错,相比于从视频中提取要素,我更擅长通过阅读获得要点。有目的性地找知识点,掌握地更牢固。
于是我就开始了第一个——二分法的编写。我发现,自己出现了很多错误而且有很多地方都很基础。但我依然没选择视频,而是将这些问题直接在百度上找,因为视频讲完或许你也没找到点。当然,这是一步一步走的,不是直接就将程序摆上去,一点一点改。
随着前两个的成功,我发现自己对于这些代码有了自信,似乎看透了他们的伪装,抓住了本质。除此之外,我还意识到自己自从8月份以后,学习能力似乎提高了不少,而且有了更为有效的学习方法。各方面都有了一定的觉醒。除了第一个找了几个牛头不对马嘴的代码,其他都是根据自己的逻辑写,逻辑通下来以后,对应语言中某一部分不知道如何翻译就去百度,其实这几个套路都一样或者说数学公式转化的套路都一样。
我还意识到,汇编其实是最难的语言,目前为止所学到的,因为很多都需要自己去定义,去死抠,需要记住大量的指令且不能灵活变通。但是其他的却只需要将一些对应的记下来就好。python真的挺简单的。而且,我发现自己今天似乎打开了新世界的大门,我爱上了这种充满了灵性的东西,充满了严谨的美丽,还有那未知的变化,我发现我似乎爱上了代码。可能不仅仅局限于python,这些语言都充满了挑战性。我觉得当你疑惑的时候,就需要相信直觉,至少我发现它很准

相关文章

python速学教程(入门到精通)
python速学教程(入门到精通)

python怎么学习?python怎么入门?python在哪学?python怎么学才快?不用担心,这里为大家提供了python速学教程(入门到精通),有需要的小伙伴保存下载就能学习啦!

下载

相关标签:

本站声明:本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热门AI工具

更多
DeepSeek
DeepSeek

幻方量化公司旗下的开源大模型平台

豆包大模型
豆包大模型

字节跳动自主研发的一系列大型语言模型

WorkBuddy
WorkBuddy

腾讯云推出的AI原生桌面智能体工作台

腾讯元宝
腾讯元宝

腾讯混元平台推出的AI助手

文心一言
文心一言

文心一言是百度开发的AI聊天机器人,通过对话可以生成各种形式的内容。

讯飞写作
讯飞写作

基于讯飞星火大模型的AI写作工具,可以快速生成新闻稿件、品宣文案、工作总结、心得体会等各种文文稿

即梦AI
即梦AI

一站式AI创作平台,免费AI图片和视频生成。

ChatGPT
ChatGPT

最最强大的AI聊天机器人程序,ChatGPT不单是聊天机器人,还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

相关专题

更多
C# ASP.NET Core微服务架构与API网关实践
C# ASP.NET Core微服务架构与API网关实践

本专题围绕 C# 在现代后端架构中的微服务实践展开,系统讲解基于 ASP.NET Core 构建可扩展服务体系的核心方法。内容涵盖服务拆分策略、RESTful API 设计、服务间通信、API 网关统一入口管理以及服务治理机制。通过真实项目案例,帮助开发者掌握构建高可用微服务系统的关键技术,提高系统的可扩展性与维护效率。

76

2026.03.11

Go高并发任务调度与Goroutine池化实践
Go高并发任务调度与Goroutine池化实践

本专题围绕 Go 语言在高并发任务处理场景中的实践展开,系统讲解 Goroutine 调度模型、Channel 通信机制以及并发控制策略。内容包括任务队列设计、Goroutine 池化管理、资源限制控制以及并发任务的性能优化方法。通过实际案例演示,帮助开发者构建稳定高效的 Go 并发任务处理系统,提高系统在高负载环境下的处理能力与稳定性。

38

2026.03.10

Kotlin Android模块化架构与组件化开发实践
Kotlin Android模块化架构与组件化开发实践

本专题围绕 Kotlin 在 Android 应用开发中的架构实践展开,重点讲解模块化设计与组件化开发的实现思路。内容包括项目模块拆分策略、公共组件封装、依赖管理优化、路由通信机制以及大型项目的工程化管理方法。通过真实项目案例分析,帮助开发者构建结构清晰、易扩展且维护成本低的 Android 应用架构体系,提升团队协作效率与项目迭代速度。

83

2026.03.09

JavaScript浏览器渲染机制与前端性能优化实践
JavaScript浏览器渲染机制与前端性能优化实践

本专题围绕 JavaScript 在浏览器中的执行与渲染机制展开,系统讲解 DOM 构建、CSSOM 解析、重排与重绘原理,以及关键渲染路径优化方法。内容涵盖事件循环机制、异步任务调度、资源加载优化、代码拆分与懒加载等性能优化策略。通过真实前端项目案例,帮助开发者理解浏览器底层工作原理,并掌握提升网页加载速度与交互体验的实用技巧。

97

2026.03.06

Rust内存安全机制与所有权模型深度实践
Rust内存安全机制与所有权模型深度实践

本专题围绕 Rust 语言核心特性展开,深入讲解所有权机制、借用规则、生命周期管理以及智能指针等关键概念。通过系统级开发案例,分析内存安全保障原理与零成本抽象优势,并结合并发场景讲解 Send 与 Sync 特性实现机制。帮助开发者真正理解 Rust 的设计哲学,掌握在高性能与安全性并重场景中的工程实践能力。

223

2026.03.05

PHP高性能API设计与Laravel服务架构实践
PHP高性能API设计与Laravel服务架构实践

本专题围绕 PHP 在现代 Web 后端开发中的高性能实践展开,重点讲解基于 Laravel 框架构建可扩展 API 服务的核心方法。内容涵盖路由与中间件机制、服务容器与依赖注入、接口版本管理、缓存策略设计以及队列异步处理方案。同时结合高并发场景,深入分析性能瓶颈定位与优化思路,帮助开发者构建稳定、高效、易维护的 PHP 后端服务体系。

458

2026.03.04

AI安装教程大全
AI安装教程大全

2026最全AI工具安装教程专题:包含各版本AI绘图、AI视频、智能办公软件的本地化部署手册。全篇零基础友好,附带最新模型下载地址、一键安装脚本及常见报错修复方案。每日更新,收藏这一篇就够了,让AI安装不再报错!

169

2026.03.04

Swift iOS架构设计与MVVM模式实战
Swift iOS架构设计与MVVM模式实战

本专题聚焦 Swift 在 iOS 应用架构设计中的实践,系统讲解 MVVM 模式的核心思想、数据绑定机制、模块拆分策略以及组件化开发方法。内容涵盖网络层封装、状态管理、依赖注入与性能优化技巧。通过完整项目案例,帮助开发者构建结构清晰、可维护性强的 iOS 应用架构体系。

246

2026.03.03

C++高性能网络编程与Reactor模型实践
C++高性能网络编程与Reactor模型实践

本专题围绕 C++ 在高性能网络服务开发中的应用展开,深入讲解 Socket 编程、多路复用机制、Reactor 模型设计原理以及线程池协作策略。内容涵盖 epoll 实现机制、内存管理优化、连接管理策略与高并发场景下的性能调优方法。通过构建高并发网络服务器实战案例,帮助开发者掌握 C++ 在底层系统与网络通信领域的核心技术。

34

2026.03.03

热门下载

更多
网站特效
/
网站源码
/
网站素材
/
前端模板

精品课程

更多
相关推荐
/
热门推荐
/
最新课程
最新Python教程 从入门到精通
最新Python教程 从入门到精通

共4课时 | 22.5万人学习

Django 教程
Django 教程

共28课时 | 5万人学习

SciPy 教程
SciPy 教程

共10课时 | 1.9万人学习

关于我们 免责申明 举报中心 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网:公益在线php培训,帮助PHP学习者快速成长!
关注服务号 技术交流群
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送

Copyright 2014-2026 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号