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 ()
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.