pip install scikit-opt 二、遗传算法实现 from sko.GA import GA import numpy as np# 定义目标函数 def objective_function(x): return x[0]**2 + x[1]*2 # 定义约束条件 def constraint_eq(x): return x[0] + x[1] - 1 # 定义遗传算法参数 n_
首先安装模块,在cmd里面或者anaconda prompt里面输入: pip install scikit-opt 1. 对于当前开发人员版本: git clone git@:guofei9987/scikit-opt.git cd scikit-opt pip install . 1. 2. 3. 三、遗传算法 3.1 自定义函数 UDF(用户定义函数)现已推出! 例如,您刚刚制定了一种新型函数。现在,你的函数是这样的...
scikit-opt是一个封装了多种启发式算法的Python代码库,可以用于解决优化问题。scikit-opt官方仓库见:scikit-opt,scikit-opt官网文档见:scikit-opt-doc。 scikit-opt安装代码如下: pip install scikit-opt # 调用scikit-opt并查看版本importsko sko.__version__ '0.6.6' 0 背景介绍 启发式算法介绍 启发式算法,顾...
scikit-optscikit-opt.github.io/scikit-opt/#/zh/README?id=_2-%e9%81%97%e4%bc%a0%e7%ae%97%e6%b3%95 2.1 目标函数定义 首先第一步应当是定义待解决问题的优化目标 def func(x): x1,x2,x3,x4=x return x1 ** 2 + (x2 - 0.05) ** 2 + x3 ** 2 - x4 2.2 遗传算法的求解 调用...
一个封装了7种启发式算法的 Python 代码库 (差分进化算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫优化算法) 安装 pip install scikit-opt 或者直接把源代码中的sko文件夹下载下来放本地也调用可以 特性 特性1:UDF(用户自定义算子) ...
git clone git@github.com:guofei9987/scikit-opt.git cd scikit-opt pip install . Genetic Algorithm 第一步:定义你的问题 import numpy as np def schaffer(p): ''' This function has plenty of local minimum, with strong shocks global minimum at (0,0) with value 0 ''' x1, x2 = p x =...
scikit-opt是一个封装了多种启发式算法的Python库,包括遗传算法、差分进化算法等。 提供了用户自定义算子(UDF)的功能,允许用户根据自己的需求定制遗传算法的操作。 支持GPU加速,适用于大规模优化问题。 示例代码: python import numpy as np from sko.GA import GA # 定义目标函数 demo_func = lambda x: x[...
这个库总共封装了遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、蚁群算法(ACA)、模拟退火算法(SA)、免疫优化算法(IA)、人工鱼群算法(AFSA)。 开源地址: https://github.com/guofei9987/scikit-opt 装好Python后,在命令行输入以下指令即可安装: pip install scikit-opt ...
启发式算法Python代码库——scikit-opt ⼀个封装了7种启发式算法的 Python 代码库——scikit-opt （差分进化算法、遗传算法、粒⼦群算法、模拟退⽕算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫优化算法）安装 pip install scikit-opt 特性 特性1：UDF（⽤户⾃定义算⼦）# step1: define your own operator:def ...
pip install scikit-opt 把源代码中的sko文件夹下载下来放本地也调用 1. 2. 3. 这个包里面有PSO、GA、SA算法调用,这里主要讲GA算法的使用: 遗传算法基本使用并且画图 import numpy as np def schaffer(p): ''' This function has plenty of local minimum, with strong shocks ...