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
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport 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 = 100def 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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