實戰：最佳化求解 API

Vibe Prompt

「幫我用 FastAPI 建立一個通用最佳化 API：使用者輸入目標函數與範圍，後端用模擬退火求解。」

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
import random, math

app = FastAPI(title="最佳化求解 API")

class OptimizeRequest(BaseModel):
    objective: str  # 數學表達式，如 "x**2 + y**2"
    bounds: list[list[float]]  # [[x_min,x_max], [y_min,y_max]]
    algorithm: str = "simulated_annealing"

class OptimizeResponse(BaseModel):
    best_solution: list[float]
    best_value: float
    algorithm: str
    iterations: int

@app.post("/optimize", response_model=OptimizeResponse)
def optimize(req: OptimizeRequest):
    dim = len(req.bounds)
    
    def objective(x):
        # 安全 eval
        env = {"x": x} if dim == 1 else {f"x{i}": x[i] for i in range(dim)}
        env.update({"sin": math.sin, "cos": math.cos, "sqrt": math.sqrt,
                     "abs": abs, "sum": sum, "pow": pow})
        return eval(req.objective, {"__builtins__": {}}, env)
    
    best = None
    best_val = float('inf')
    
    if req.algorithm == "simulated_annealing":
        current = [random.uniform(b[0], b[1]) for b in req.bounds]
        current_val = objective(current)
        temp = 1000
        iterations = 0
        
        while temp > 0.01:
            neighbor = [current[i] + random.uniform(-1, 1) for i in range(dim)]
            neighbor = [max(req.bounds[i][0], min(req.bounds[i][1], neighbor[i])) 
                       for i in range(dim)]
            neighbor_val = objective(neighbor)
            delta = neighbor_val - current_val
            
            if delta < 0 or random.random() < math.exp(-delta/temp):
                current = neighbor
                current_val = neighbor_val
                if current_val < best_val:
                    best = current[:]
                    best_val = current_val
            
            temp *= 0.995
            iterations += 1
    
    return OptimizeResponse(
        best_solution=best, best_value=round(best_val, 6),
        algorithm=req.algorithm, iterations=iterations
    )

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

本日總結

• ✅ 模擬退火
• ✅ 遺傳演算法
• ✅ PSO
• ✅ 超參數調優
• ✅ 最佳化 API

本章總結

• 理解核心概念與原理
• 掌握實作方法與技巧
• 熟悉常見問題與解決方案
• 能夠應用於實際專案

延伸閱讀

• 官方文件與 API 參考
• GitHub 開源專案範例
• 相關技術書籍與課程
• 社群討論與技術部落格

實作範例

基礎範例

# 本節提供一個完整的實作範例
# 讓你能夠將所學應用到實際專案中

步驟說明

1. 初始化：設定開發環境與必要工具
2. 資料準備：收集與整理所需資料
3. 核心實作：實作主要功能與邏輯
4. 測試驗證：確保功能正確運作
5. 最佳化：調整效能與使用者體驗

常見錯誤

| 錯誤類型 | 可能原因 | 解決方法 | |---------|---------|---------| | 編譯錯誤 | 語法問題 | 檢查程式碼語法 | | 執行錯誤 | 環境問題 | 確認相依套件已安裝 | | 邏輯錯誤 | 演算法問題 | 逐步除錯與測試 | | 效能問題 | 效率問題 | 使用效能分析工具 |

程式碼範例

# 範例程式碼
import sys

def main():
    # 主程式邏輯
    print("Hello, World!")

if __name__ == "__main__":
    main()

相關資源

• 官方文件
• API 參考手冊
• 開源專案範例
• 技術社群討論