Python でジェネレーターを使用していますが、奇妙な動作をしています。私は質問をどのように表現するか完全にはわかりません...
私のコードは、目的関数に対してパターン検索を実行します。最初の 12 の結果のみを取得するためにジェネレーターzip
の結果を取得すると、問題が発生します。私のジェネレーターによって返されたタプルのコンポーネントは、zip の長さにわたって繰り返されているようです。特に奇妙なのは、同じタプルのコンポーネントが繰り返されていないことです。ジェネレーター オブジェクトを初期化して繰り返し呼び出すと、正しい結果が得られます。patternSearch
xrange
xmin
ymin
ps
ps.next()
何が問題になるのでしょうか?? ありがとう!
コード
#!/usr/bin/env python2.7
def obj(x):
x1,x2 = x
return 100*(x2 - x1**2)**2 + (1 - x1)**2
# fobj: objective function of vector x
# x0: initial point
# h: initial step size
# r: reduction parameter
def patternSearch(fobj,x0,h,r):
n = len(x0) # get dimensionality
dims = range(0,n)
# initialize given x0
xmin = list(x0)
ymin = fobj(xmin)
yield (xmin,ymin) # send back the initial condition first
while True:
focus = True
for i in dims:
x = xmin # start from the last best point
x[i] += h
y = fobj(x) # eval
if y < ymin:
ymin = y
xmin = x
focus = False
continue
# else, y > ymin
x[i] -= 2*h # go in the opposite direction
y = fobj(x) # eval
if y < ymin:
ymin = y
xmin = x
focus = False
continue
# else, no update to this dim
if focus:
h *= r
yield (xmin,ymin)
def main():
x0 = (3,5)
imax = 12
print 'Initial condition: ', x0
print 'Stop condition: i == ', imax
print 'Iteration | x1 | x2 | y '
for (x,y), i in zip(patternSearch(obj,x0,h=0.5,r=0.5), xrange(imax)):
print "{:>9} | {:<10} | {:<10} | {:<11}".format(i,x[0],x[1],y)
print 'Generator output test:'
g = patternSearch(obj,x0,0.5,0.5)
for i in xrange(imax):
g.next()
出力
Initial condition: (3, 5)
Stop condition: i == 12
Iteration | x1 | x2 | y
0 | 2.0 | 4.03125 | 1604
1 | 2.0 | 4.03125 | 58.5
2 | 2.0 | 4.03125 | 58.5
3 | 2.0 | 4.03125 | 1.953125
4 | 2.0 | 4.03125 | 1.953125
5 | 2.0 | 4.03125 | 1.2900390625
6 | 2.0 | 4.03125 | 1.2900390625
7 | 2.0 | 4.03125 | 1.13043212891
8 | 2.0 | 4.03125 | 1.13043212891
9 | 2.0 | 4.03125 | 1.06357192993
10 | 2.0 | 4.03125 | 1.06357192993
11 | 2.0 | 4.03125 | 1.03150010109
Generator output test:
([3, 5], 1604)
([2.5, 5.5], 58.5)
([2.0, 5.0], 58.5)
([2.25, 4.75], 1.953125)
([2.0, 4.5], 1.953125)
([2.125, 4.375], 1.2900390625)
([2.0, 4.25], 1.2900390625)
([2.0625, 4.1875], 1.13043212890625)
([2.0, 4.125], 1.13043212890625)
([2.03125, 4.09375], 1.0635719299316406)
([2.0, 4.0625], 1.0635719299316406)
([2.015625, 4.046875], 1.0315001010894775)