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小編給大家分享一下python中如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!
說明
1、將數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊作為單獨(dú)的函數(shù)。
2、若不愿使用數(shù)據(jù)導(dǎo)入函數(shù),則將數(shù)據(jù)導(dǎo)入部分集中寫成一段,放在程序的開始部分。
3、不要將問題本身的數(shù)據(jù)導(dǎo)入與算法所需的參數(shù)賦值混淆,分為兩個獨(dú)立的函數(shù)或段落。
實(shí)例
# 子程序:定義優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù) def cal_Energy(X, nVar, mk): # m(k):懲罰因子 p1 = (max(0, 6*X[0]+5*X[1]-320))**2 p2 = (max(0, 10*X[0]+20*X[1]-7027)**2 fx = -(10*X[0]+9*X[1]) return fx+mk*(p1+p2) # 子程序:模擬退火算法的參數(shù)設(shè)置 def ParameterSetting(): tInitial = 100.0 # 設(shè)定初始退火溫度(initial temperature) tFinal = 1 # 設(shè)定終止退火溫度(stop temperature) alfa = 0.98 # 設(shè)定降溫參數(shù),T(k)=alfa*T(k-1) nMarkov = 100 # Markov鏈長度,也即內(nèi)循環(huán)運(yùn)行次數(shù) youcans = 0.5 # 定義搜索步長,可以設(shè)為固定值或逐漸縮小 return tInitial, tFinal, alfa, nMarkov, youcans
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