Platypus: Rozdiel medzi revíziami
(Vytvorená stránka „[https://platypus.readthedocs.io/en/stable/index.html Kižnica Platypus]“) |
Bez shrnutí editace |
||
Riadok 1: | Riadok 1: | ||
Platypus je knižnica v jazyku Python, ktorá poskytuje nástroje na riešenie viacrozmerných optimalizačných problémov. V skratke, Platypus implementuje niekoľko algoritmov evolučnej optimalizácie, ktoré hľadajú najlepšie možné riešenia v priestore viacerých cieľových funkcií. Tieto algoritmy pracujú na základe populácií, kde jedinci v populácii predstavujú potenciálne riešenia problému. | |||
Tu je stručný prehľad niektorých hlavných funkcií Platypusu a príklad ich použitia: | |||
'''Definícia problému:''' Najprv musíte definovať váš optimalizačný problém. To zahŕňa definovanie priestoru parametrov (rozsahy, v ktorých môžu parametre prijímať hodnoty) a cieľových funkcií (funkcie, ktoré sa snažíte minimalizovať alebo maximalizovať).<br> | |||
<pre> | |||
from platypus import Problem, Real | |||
# Define optimization problem | |||
problem = Problem(2, 2) # 2 parameters, 2 objectives | |||
problem.types[:] = [Real(0, 10), Real(0, 10)] # Parameter ranges | |||
problem.function = your_objective_function # Your objective function | |||
</pre> | |||
'''Výber algoritmu:''' Následne vyberiete algoritmus z Platypusu, ktorý chcete použiť na riešenie vášho problému.<br> | |||
<pre> | |||
from platypus import NSGAII | |||
# Define and run the optimizer | |||
algorithm = NSGAII(problem, population_size=100) | |||
algorithm.run(100) # Number of generations | |||
</pre> | |||
'''Vyhodnotenie výsledkov:''' Nakoniec si môžete prezrieť výsledky optimalizácie a zistiť najlepšie možné riešenia.<br> | |||
<pre> | |||
# Print the results | |||
for solution in algorithm.result: | |||
print("Parameters:", solution.variables) # Decision variable values | |||
print("Objectives:", solution.objectives) # Fitness values evaluated by the function | |||
</pre> | |||
Tento kód vytvorí a vyrieši optimalizačný problém s dvoma parametrami a dvomi cieľovými funkciami pomocou NSGA-II algoritmu. Výsledky sa následne vypíšu na obrazovku. | |||
Platypus je užitočným nástrojom pre riešenie viacrozmerných optimalizačných problémov a poskytuje širokú škálu algoritmov, ktoré možno použiť v závislosti od špecifík vášho problému. | |||
[https://platypus.readthedocs.io/en/stable/index.html Kižnica Platypus] | [https://platypus.readthedocs.io/en/stable/index.html Kižnica Platypus] |
Verzia z 10:42, 6. máj 2024
Platypus je knižnica v jazyku Python, ktorá poskytuje nástroje na riešenie viacrozmerných optimalizačných problémov. V skratke, Platypus implementuje niekoľko algoritmov evolučnej optimalizácie, ktoré hľadajú najlepšie možné riešenia v priestore viacerých cieľových funkcií. Tieto algoritmy pracujú na základe populácií, kde jedinci v populácii predstavujú potenciálne riešenia problému.
Tu je stručný prehľad niektorých hlavných funkcií Platypusu a príklad ich použitia:
Definícia problému: Najprv musíte definovať váš optimalizačný problém. To zahŕňa definovanie priestoru parametrov (rozsahy, v ktorých môžu parametre prijímať hodnoty) a cieľových funkcií (funkcie, ktoré sa snažíte minimalizovať alebo maximalizovať).
from platypus import Problem, Real # Define optimization problem problem = Problem(2, 2) # 2 parameters, 2 objectives problem.types[:] = [Real(0, 10), Real(0, 10)] # Parameter ranges problem.function = your_objective_function # Your objective function
Výber algoritmu: Následne vyberiete algoritmus z Platypusu, ktorý chcete použiť na riešenie vášho problému.
from platypus import NSGAII # Define and run the optimizer algorithm = NSGAII(problem, population_size=100) algorithm.run(100) # Number of generations
Vyhodnotenie výsledkov: Nakoniec si môžete prezrieť výsledky optimalizácie a zistiť najlepšie možné riešenia.
# Print the results for solution in algorithm.result: print("Parameters:", solution.variables) # Decision variable values print("Objectives:", solution.objectives) # Fitness values evaluated by the function
Tento kód vytvorí a vyrieši optimalizačný problém s dvoma parametrami a dvomi cieľovými funkciami pomocou NSGA-II algoritmu. Výsledky sa následne vypíšu na obrazovku.
Platypus je užitočným nástrojom pre riešenie viacrozmerných optimalizačných problémov a poskytuje širokú škálu algoritmov, ktoré možno použiť v závislosti od špecifík vášho problému.