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.