企业官网建设流程全解析

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current) if not unused: return ind new_ind ind.copy() idx_to_remove np.random.randint(self.k) idx_to_add np.random.choice(unused) new_ind[idx_to_remove] idx_to_add return new_ind def metropolis(self, new_fit, old_fit, t): if new_fit old_fit: return True else: delta old_fit - new_fit p math.exp(-delta / t) return random.random() p def run(self): # Update global best initially best_idx np.argmax(self.fitness) self.best_sol self.pop[best_idx] self.best_fit self.fitness[best_idx] for it in range(self.max_iter): new_pop [] new_fitness [] # Elitism: keep best new_pop.append(self.best_sol) new_fitness.append(self.best_fit) while len(new_pop) self.n_pop: # Tournament Selection p1 self.pop[np.random.randint(self.n_pop)] p2 self.pop[np.random.randint(self.n_pop)] parent1 p1 if self.func(p1) self.func(p2) else p2 p3 self.pop[np.random.randint(self.n_pop)] p4 self.pop[np.random.randint(self.n_pop)] parent2 p3 if self.func(p3) self.func(p4) else p4 # GA Ops child self.crossover(parent1, parent2) if random.random() 0.1: # Mutation prob child self.mutation(child) child_fit self.func(child) # SA Acceptance # Compare with Parent1 (primary parent) parent1_fit self.func(parent1) if self.metropolis(child_fit, parent1_fit, self.T): new_pop.append(child) new_fitness.append(child_fit) else: new_pop.append(parent1) new_fitness.append(parent1_fit) self.pop new_pop self.fitness new_fitness # Update Global Best curr_best_idx np.argmax(self.fitness) if self.fitness[curr_best_idx] self.best_fit: self.best_fit self.fitness[curr_best_idx] self.best_sol self.pop[curr_best_idx] self.T * self.alpha # Cooling return self.best_sol, self.best_fit # Simulated Objective: Minimize Max Off-Diagonal MAC element # Transformed to maximization: 1 / (max_off_diag epsilon) def mac_objective(sensor_indices): # Dummy calculation simulating MAC matrix property # We want indices to be spread out. # Simulate: closer indices - higher off-diagonal (bad) sensor_indices np.sort(sensor_indices) diffs np.diff(sensor_indices) min_dist np.min(diffs) if len(diffs) 0 else 0 # Larger distance is better return min_dist if __name__ __main__: # Optimize placing 10 sensors out of 100 possible locations optimizer GeneticAnnealingOptimizer(mac_objective, 10, 100, 50, 200) best_placement, metric optimizer.run() print(fOptimal Sensor Locations: {best_placement})完整成品运行代码数据根据难度不同50-300获取如有问题可以直接沟通