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一个酒店预订app的框架

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
DNA_SIZE = 24 POP_SIZE = 200 CROSSOVER_RATE = 0.8 MUTATION_RATE = 0.005 N_GENERATIONS = 50 X_BOUND = [-3, 3]
Y_BOUND = [-3, 3] def F(x, y): return 3 * (1 - x) ** 2 * np.exp(-(x ** 2) - (y   1) ** 2) - 10 * (x / 5 - x ** 3 - y ** 5) * np.exp(
        -x ** 2 - y ** 2) - 1 / 3 ** np.exp(-(x   1) ** 2 - y ** 2) def plot_3d(ax):
    X = np.linspace(*X_BOUND, 100)
    Y = np.linspace(*Y_BOUND, 100)
    X, Y = np.meshgrid(X, Y)
    Z = F(X, Y)
    ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm)
    ax.set_zlim(-10, 10)
    ax.set_xlabel('x')
    ax.set_ylabel('y')
    ax.set_zlabel('z')
    plt.pause(3)
    plt.show() def get_fitness(pop):
    x, y = translateDNA(pop)
    pred = F(x, y) return (pred - np.min(
        pred))   1e-3 # 减去最小的适应度是为了防止适应度出现负数，通过这一步fitness的范围为[0, np.max(pred)-np.min(pred)],最后在加上一个很小的数防止出现为0的适应度   def translateDNA(pop): # pop表示种群矩阵，一行表示一个二进制编码表示的DNA，矩阵的行数为种群数目  x_pop = pop[:, 1::2] # 奇数列表示X  y_pop = pop[:, ::2] # 偶数列表示y   # pop:(POP_SIZE,DNA_SIZE)*(DNA_SIZE,1) --> (POP_SIZE,1)  x = x_pop.dot(2 ** np.arange(DNA_SIZE)[::-1]) / float(2 ** DNA_SIZE - 1) * (X_BOUND[1] - X_BOUND[0])   X_BOUND[0]
    y = y_pop.dot(2 ** np.arange(DNA_SIZE)[::-1]) / float(2 ** DNA_SIZE - 1) * (Y_BOUND[1] - Y_BOUND[0])   Y_BOUND[0] return x, y