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python實(shí)現(xiàn)爬山算法的思路詳解

 更新時(shí)間：2019年04月09日 13:53:19   作者：小太陽(yáng)花兒  
爬山算法會(huì)收斂到局部最優(yōu)，解決辦法是初始值在定義域上隨機(jī)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(shí)現(xiàn)爬山算法的思路詳解,需要的朋友可以參考下

問(wèn)題

找圖中函數(shù)在區(qū)間[5,8]的最大值 

重點(diǎn)思路

爬山算法會(huì)收斂到局部最優(yōu)，解決辦法是初始值在定義域上隨機(jī)取亂數(shù)100次，總不可能100次都那么倒霉。

實(shí)現(xiàn)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
# 搜索步長(zhǎng)
DELTA = 0.01
# 定義域x從5到8閉區(qū)間
BOUND = [5,8]
# 隨機(jī)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(yùn)行結(jié)果：

總結(jié)

以上所述是小編給大家介紹的python實(shí)現(xiàn)爬山算法的思路詳解，希望對(duì)大家有所幫助，如果大家有任何疑問(wèn)歡迎給我留言，小編會(huì)及時(shí)回復(fù)大家的！

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