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假设有一个函数z=ysin(x)+xcos(y),图形如下: 这时要求这个函数在x位于[-10,10]和y位于[-10,10]之间的最大值。 这时想象这是个地形图,且这个地区无规律的放置很多人,有的在谷底,有的在半山腰,下面让他们一代代生生不息的繁殖下去,凡是能爬的更高的就留下,按照这个思路走下去就有了遗传算法的应用。
题目: 用遗传算法求函数f(a,b)=2a x sin(8PI x b) + b x cos(13PI x a)最大值,a:[ 3,7],b:[ 4:10] 实现步骤: 初始化种群 计算种群中每个个体的适应值 淘汰部分个体(这里是求最大值,f值存在正值,所以淘汰所有负值) 轮盘算法对种群进行选择 进
PS2:要看简洁的,直接油管搜遗传算法,看莫烦的视频。 代码 不废话了,赶紧上车,啊不,上代码。 import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random class GA(object): # 目标求解2*sin(x)+cos(x)最大值 def __init__(self, population_size, chromosome_length, pm): self.po...
单py文件,遗传算法简单实现,可点击运行。 上传者:weixin_42659252时间:2022-07-15 运用python实现差分进化算法计算函数最大值.py #运用python实现差分进化算法计算函数最大值 import random import math import numpy as np import random cr = 0.6 Population = np.random.rand(100,2) cycle = 500 hig , low...
python实现遗传算法求函数最大值(人工智能作业) 2018-05-13 17:47 −... chlewn 2 11043 Python 在列表循环中的一些坑 2019-12-24 11:00 −循环内用 remove 删除列表自身元素 问题 在 for i in list 循环中,如果在循环内部使用 list 的 remove 方法删除多个相邻的数据时,会出现漏删和输出信息错误; ...
假设我们要通过遗传算法求解一个函数的最大值。首先,我们需要定义一个适应度函数来评估每个个体的优劣程度。 deffitness_function(x):returnx**2+3*x +5 在这个例子中,我们使用了一个简单的二次函数作为适应度函数。你可以根据实际问题来定义不同的适应度函数。
遗传算法解决函数求最大值 在函数求最大值的问题中,我们需要定义一个适应度函数来评估每个个体的适应度,进而进行自然选择。适应度函数的设计非常关键,它要能准确地反映个体的适应度,并且不断地优化搜索方向。 我们以函数 f(x) = x*sin(10*pi*x)+2.0 为例。首先,我们需要确定变量的编码方法。由于变量 x 的...
python实现遗传算法求函数最⼤值（⼈⼯智能作业）题⽬：⽤遗传算法求函数f(a,b)=2a x sin(8PI x b) + b x cos(13PI x a)最⼤值，a:[-3,7]，b:[-4:10]实现步骤：初始化种群 计算种群中每个个体的适应值 淘汰部分个体（这⾥是求最⼤值，f值存在正值，所以淘汰所有负值）轮盘算法对...