Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Реализация ограничений в PSO-функции Pyswarm

Я работаю над программой подбора спектров, которая использует оптимизацию роя частиц Pyswarm. Фитнес-функция — это просто оценка подобия изображения между базовым микроволновым спектром и спектром, созданным каждой частицей в PSO. Параметрами частиц являются константы вращения A, B, C.

Моя проблема в том, что мне нужно A>B>C для каждой частицы. Учитывая формат, который реализует Pyswarm, как мне установить эти ограничения параметров?

Ссылка на сайт pyswarm

python optimization swarm particles particle-swarm
16.09.2015

Ответы:


1 
pso(Function, lb, ub, ieqcons=[constraints], f_ieqcons=None, args=(),kwargs = argss, swarmsize=100, omega=0.5, phip=0.5, phig=0.5, maxiter=100, minstep=1e-8, minfunc=1e-8, debug=False)

Где вы определяете ограничения как:

деф ограничения (х):

return x[0] - x[1], x[1] - x[2]

В вашем x[] есть A, B, C.

10.12.2015
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..