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Python退火算法在高次方程的应用-创新互联

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退火算法不言而喻,就是钢铁在淬炼过程中失温而成稳定态时的过程,热力学上温度(内能)越高原子态越不稳定,而温度有一个向低温区辐射降温的物理过程,当物质内能不再降低时候该物质原子态逐渐成为稳定有序态,这对我们从随机复杂问题中找出最优解有一定借鉴意义,将这个过程化为算法,具体参见其他资料。

二,计算方程

我们所要计算的方程是f(x) = (x - 2) * (x + 3) * (x + 8) * (x - 9),是一个一元四次方程,我们称为高次方程,当然这个函数的开口是向上的,那么在一个无限长的区间内我们可能找不出大值点,因此我们尝试在较短区间内解最小值点,我们成为最优解。

解法1:

毫无疑问,数学方法多次求导基本可以解出,但是这个过程较复杂,还容易算错,我就不赘述了,读者有时间自己可以尝试解一下。

解法二:

这个解法就是暴力解决了,我们这里只求解区间[-10,10]上的最优解,直接随机200个点,再除以10(这样可以得到非整数横坐标),再依此计算其纵坐标f(x),min{f(x)}一下,用list的index方法找出最小值对应位置就行了,然后画出图形大致瞄一瞄。

直接贴代码:

 import random
 import matplotlib.pyplot as plt
 list_x = []
 # for i in range(1):
 #   #print(random.randint(0,100))
 #   for i in range(0,100):
 #     print("sss",i)
 #
 #   list_x.append(random.randint(0,100))
 for i in range(-100,100):
   list_x.append(i/10)
 print("横坐标为:",list_x)
 print(len(list_x))
 list_y = []
 for x in list_x:
   # print(x)
   #y = x*x*x - 60*x*x -4*x +6
   y = (x - 2) * (x + 3) * (x + 8) * (x - 9)
   list_y.append(y)
 print("纵坐标为:",list_y)
 #经验证,这里算出来的结果6.5和最优解1549都是对的
 print("最小值为:",min(list_y))
 num = min(list_y)
 print("最优解:",list_y.index(num)/10)
 print("第",list_y.index(num)/10-10,"个位置取得最小值")
 plt.plot(list_x, list_y, label='NM')
 #plt.plot(x2, y2, label='Second Line')
 plt.xlabel('X') #横坐标标题
 plt.ylabel('Y') #纵坐标标题
 #plt.title('Interesting Graph\nCheck it out',loc="right")  #图像标题
 #plt.title('Interesting Graph\nCheck it out')
 plt.legend()  #显示Fisrt Line和Second Line(label)的设置
 plt.savefig('C:/Users/zhengyong/Desktop/1.png')
 plt.show()

本文题目:Python退火算法在高次方程的应用-创新互联
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