Открывая новые горизонты в лечении рака и разработке материалов. SSWI: Оптимизация лечения рака. ИВВ
ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ АЛГОРИТМА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА МОЖЕТ ВЫГЛЯДЕТЬ СЛЕДУЮЩИМ ОБРАЗОМ
import random
import numpy as np
def calculate_sswi (A, B, C, D):
return (A * B) / (C * D)
def optimize_material_properties (target_sswi, max_iterations=100, population_size=100, mutation_rate=0.1):
# Инициализация начальной популяции материалов с случайными значениями параметров
population = []
for _ in range (population_size):
A = random. uniform (0, 1)
B = random. uniform (0, 1)
C = random. uniform (0, 1)
D = random. uniform (0, 1)
population. append ((A, B, C, D))
# Оптимизация параметров материала
best_sswi = float (» -inf’)
best_material = None
for _ in range (max_iterations):
new_population = []
for material in population:
# Мутация: изменение случайного параметра материала
mutated_material = list (material)
for i in range (len (material)):
if random. random () <mutation_rate:
mutated_material [i] = random. uniform (0, 1)
# Оценка полученного материала
sswi = calculate_sswi (*mutated_material)
if sswi> best_sswi:
best_sswi = sswi
best_material = mutated_material
new_population. append (mutated_material)
population = new_population
return best_material
# Пример использования:
target_sswi = 0.5
optimal_material = optimize_material_properties (target_sswi)
print («Оптимальные значения параметров разработки материала:», optimal_material)
В приведенном примере используется генетический алгоритм для оптимизации параметров разработки материалов. Начальная популяция материалов создается со случайными значениями параметров A, B, C и D. В каждой итерации генетического алгоритма происходит мутация и оценка материалов на основе функции SSWI. Лучший материал, удовлетворяющий требуемому значению SSWI, сохраняется и используется для создания новой популяции в следующей итерации.
Приведенный пример представляет основу для реализации алгоритма оптимизации разработки радиационно-стойких материалов. Он может быть доработан и улучшен в зависимости от требований и особенностей конкретной задачи.
Алгоритм оптимизации экспоненциально сложных проблем на основе формулы SSWI
Этот алгоритм поможет в решении сложных задач с ограничениями, оптимизируя решение на основе значения SSWI. Применение данного алгоритма в задачах коммивояжера или рюкзака может позволить найти оптимальные маршруты или наборы предметов, учитывающие факторы, заданные формулой SSWI.
Алгоритм оптимизации экспоненциально сложных проблем:
– Входные данные: значения A, B, C, D для каждого элемента проблемы и ограничения задачи.
– Шаги алгоритма:
1. Инициализация начального решения проблемы.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «ЛитРес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.