最后,使用Python实现遗传算法可以很简单,因为Python具有简洁而强大的语法和丰富的科学计算库,可以使用Python的位运算功能来处理二进制编码,使用numpy库进行数值计算,以及使用matplotlib库进行结果可视化。 结束语 通过本文可知遗传算法是一个强大而灵活的优化算法,可以应用于各种问题的求解。经过上文关于遗传算法的使用分享,结...
简单来说,遗传算法使用群体搜索技术(循环+条件判断),将种群代表一组问题解,通过对当前种群施加选择、交叉、变异等一系列遗传操作来产生新一代的种群,并逐步使种群进化到包含近似最优解的状态(最终生成的是一个种群,然后可根据适应度最高个体找到最优解)。遗传学属于和遗传算法术语对照表如下: 二、基于遗传算法实现...
遗传操作:选择、交叉、变异; 终止条件判断,不满足终止条件则转3。 六、Python实现 求解f = x +10* sin(5* x)+7* cos(4* x)在[0, 10]上的最大值。 importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltNP=50# 种群数量Pc=0.8# 交叉率Pm=0.1# 变异率G=20# 最大遗传代数Xs=10# 上限Xx=0# 下限deffitn...
遗传算法是一种随机全局搜索优化算法。它受到自然选择进化生物学理论的启发。具体来说,是将对遗传学的理解与理论相结合的新综合方法。 该算法使用遗传表示(位串),适应度(功能评估),基因重组(位串交叉)和突变(翻转位)的类似物。该算法的工作原理是首先创建固定大小的...
python实现一个遗传算法 ### importrandom#染色体长度CHROMO_LENGTH = 20#种群大小POP_SIZE = 50#交叉概率CROSS_RATE = 0.8#变异概率MUTATE_RATE = 0.01#最大迭代次数N_GENERATIONS = 200#适应度函数deffitness_function(chromosome):returnsum(chromosome)#创建初始种群defcreate_population(): population=[]foriin...
不妨用Python实现遗传算法。问题定义 问题：对具体函数进行计算；f (x) = x^2f(x) = x^2，只对x值取整。适应度函数：对于染色体二进制为x的情况，适应度函数的一个例子可能是f(x)= x^2。复制 def fitness(chromosome): x = int(''.join(map(str, chromosome)), 2) return x ** 21.2.3.人群...
六、python代码实现(以 )为例) 每行代码都有详细的注释!!! 针对不同的目标函数需要进行修改。 实验结果 """ 测试函数 y = -(x-1.2)**2 + 52.0 """# 先导入所需要的库#可以用来计算算法运行时间importdatetime#数据运算,操作库importnumpyasnpimportheapq# 遗传算法类classGA():def__init__(self,nums...
本文基于优化算法笔记(六)遗传算法 - 简书 (jianshu.com)进行实现,建议先看原理。 输出结果如下 GA.gif 实现代码如下 # 遗传算法importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.gridspecasgridspecfromPILimportImageimportshutilimportosimportglobimportrandom ...