遗传算法是一种模拟自然选择和基因变异的优化搜索方法。它借鉴了生物进化中的适者生存、遗传和变异等原理,用于求解各种复杂的优化问题。在本篇文章中,我们将通过Python代码实现遗传算法,并解决一个经典的优化问题:旅行商问题(TSP)。首先,我们需要导入所需的库。这里我们使用numpy库来处理数组和矩阵运算,random库来生成...
即2^{dnalength}-1。 pop.dot(2 ** np.arange(dna_length)[::-1]) / (2 ** dna_length - 1) 实现了将区间[0,\sum_{0}^{9}{2^{n}} ]中的整数映射至[0,1]上,而我们要求的是函数在区间[0,2]上的最值。于是乘以2,将X_{i}映射至[0,2]上。 ④变异函数 def mutate(child): for i...
这里我们以求函数z = sinx + cosy的最大值为例,用遗传算法求得最优解。该函数的图像如下图所示,可见该函数的最大值在1.5~2.0之间。 下面是用遗传算法求解的python代码: 第一步:导入python相关库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d im...
[-63.41070188 14.40299221 -42.22532674 18.24112489 -45.44363278 -37.00404311 15.99527402 17.0688537] 适应度值越高,说明遗传结果越好。在计算所有解的适合度值之后,接下来定义下一个函数select_mating_pool来选择它们中最好的进行交配。python代码实现如下: def select_mating_pool(pop, fitness, num_parents): # Sele...
遗传算法Python代码实现 基于遗传算法进行极值优化-MATLB代码 1.遗传算法介绍 遗传算法(GA)可能是最早开发出来的模拟生物遗传系统的算法模型。它首先由Fraser提出,后来有Bremermann和Reed等人再次提出。最后,Holland对遗传算法做了大量工作并使之推广,因此被认为是遗传算法的奠基人。遗传算法模拟了基因进化,在这个模型中,...
图中的灰色区域用 TPOT 库实现了自动处理。实现该部分的自动处理需要用到遗传算法。 我们这里不深入讲解,而是直接应用它。为了能够使用 TPOT 库,你需要先安装一些 TPOT 建立于其上的 python 库。下面我们快速安装它们: # installing DEAP, update_checker and tqdm ...
以下是使用Python实现基本遗传算法的示例代码: import random import math #定义适应度函数,用于评价每个个体的适应程度 def fitness_func(x): return math.cos(20 * x) + math.sin(3 * x) #执行遗传算法 def genetic_algorithm(pop_size, chrom_len, pcross, pmutate, generations): #初始化种群 population...
【(Python)15行代码的简单遗传算法实现】《Simple Genetic Algorithm In 15 Lines Of Python》by outlace http://t.cn/RyLPZ2w
本文介绍利用Python语言,实现基于遗传算法(GA)的地图四色原理着色操作。 1 任务需求 首先,我们来明确一下本文所需实现的需求。 现有一个由多个小图斑组成的矢量图层,如下图所示。 我们需要找到一种由4种颜色组成的配色方案,对该矢量图层各图斑进行着色,使得各相邻小图斑间的颜色不...