8、黑洞优化与散点搜索在约束满足和蛋白质结构预测中的应用

黑洞优化与散点搜索在约束满足和蛋白质结构预测中的应用

1. 黑洞优化算法

黑洞优化算法是一种用于解决约束满足问题(CSP)的启发式优化方法。以下是其具体步骤:

Algorithm 1. Black Hole Optimization
1: Initialize a population of stars with random locations in the search space;
2: while t < T do
3:
    for all xi do
4:
        Evaluate the objective function in fi;
5:
        Select the best star that has the best fitness value as the black hole xBH;
6:
        Change the location of each star according to Eq. 1
7:
        if fi < fBH then
8:
            Exchange their locations;
9:
        end if
10:
        if R < xi then
11:
            Replace it with a new star in a random location in the search space;
12:
        end if
13:
    end for
14: end while
15: Postprocess results and visualizatio
非支配排序遗传算法(NSGA-II)是一种广泛应用于多目标优化问题的改进遗传算法,由Deb等人于2002年提出。该算法适用于解决具有相互冲突目标函数的复杂工程设计问题。 NSGA-II的核心流程包括: 1. **种群初始化**:随机生成一组初始解作为种群。 2. **非支配排序**:将种群个体按支配关系分层,第一层为不受任何其他个体支配的解(帕累托前沿),后续层次依次排序。 3. **拥挤距离计算**:衡量同一非支配层中个体之间的密度,用于在选择时保持种群多样性。 4. **选择操作**:依据非支配等级拥挤距离进行选择,优先选择等级高、拥挤距离大的个体。 5. **交叉变异**:采用遗传算法中的交叉(如单、均匀交叉)变异(如位变异)操作生成新个体。 6. **迭代终止**:重复进化过程直至满足预设代数或其他终止条件。 在Python中,可通过DEAP、pygmo等库实现NSGA-II。典型步骤包括: - 导入DEAP、NumPy、matplotlib等库。 - 定义多目标优化问题(决策变量、目标函数、约束)。 - 设计个体编码结构(如列表或元组)。 - 配置选择、交叉、变异操作(例如使用`tools.selNSGAII`、`tools.cxTwoPoint`)。 - 初始化种群并运行进化迭代。 - 对结果进行非支配排序拥挤距离计算,获取帕累托前沿,并通过可视化工具展示。 提供的文件`NSGA-II-master`包含相关Python实现源码,涵盖问题定义、种群操作、进化流程及结果可视化,有助于深入理解算法并将其应用于实际多目标优化问题。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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