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def latin_hypercube_sampling(n, d): # LHS samples = np.zeros((n, d)) step = 5.0 / n # Generate Latin Hypercube samples in each dimension for i in range(d): offset = np.random.uniform(0, step, n) samples[:, i] = (np...

这段代码实现了拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling)和将变量转换为二进制数组的功能。在代码中,函数latin_hypercube_sampling用于生成拉丁超立方抽样样本点,参数n表示样本数量,d表示维度。函数variable_to_binary_array用于将变量转换为指定位数的二进制数组,参数variable是要转换的变量,num_bits是每个变量要转换成的二进制位数。

然后,在主程序中定义了采样Kriging样本点所需的一些参数,包括采样数量(n_samples)、Kriging样本点维度(d_vars)和每个变量转化为的二进制位数(num_bits)。接着使用拉丁超立方抽样方法生成Kriging样本点(pop_Kriging)。

最后,通过调用函数 variable_to_binary_array 将每个维度上的变量值转换为对应的二进制数组,并将它们连接起来得到一个一维的二进制数组 concatenated_array。最后输出这个一维数组。

请注意,在运行此代码之前,您需要导入必要的库(例如NumPy)并确保它们已正确安装。


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