import numpy as np N_CITIES = 20 # DNA长度 CROSS_RATE = 0.1 # 交叉概率 MUTATE_RATE = 0.02 # 变异概率 POP_SIZE = 500 #种群大小 N_GENERATIONS = 500 # 迭代次数 class GA(object): def __init__(self, DNA_size, cross_rate, mutation_rate, pop_size, ): self.DNA_size = DNA_size ...
从接受的参数开始说: func是要优化的函数,优化后得到的是函数最小值,如果求最大值,加个负号即可。@代表获取函数句柄(在C语言里就是函数指针)。 nvar是待优化变量的个数,必填。 后面四个空着的,分别代表线性约束不等式的A,b, 等式的A,b,如果没有空着 lb是变量最小值,ub是变量最大值。一一对应。 options...
(3)选择有了适度函数,然后就可以根据某个基因的适应度函数的值与所有基因适应度的总和的比值作为选择的依据,该值大的个体更易被选择,可以通过有放回的随机采样来模拟选择的过程,有放回的随机采样的方式可以参考我的这篇博客:随机采样(4)交叉和变异交叉和 变异都是随机发生的,对于交叉而言,随机选择其双亲,并随机...
上图显示我们随机选的10个点离最大值(3.8左右)差距还挺远,下面用GA算法看能否求到最优解。 编码 编码,也就是由表现型到基因型,性征到染色体。 二进制编码的缺点:对于一些连续函数的优化问题,由于其随机性使得其局部搜索能力较差,如对于一些高精度的问题,当解迫近于最优解后,由于其变异后表现型变化很大,不连续...
二进制编码由二进制符号0和1所组成的二值符号集。它有以下一些优点:1. 编码、解码操作简单易行 2. 交叉、变异等遗传操作便于实现 3. 合最小字符集编码原则 4. 利用模式定理对算法进行理论分析。 二进制编码的缺点是:对于一些连续函数的优化问题,由于其随机性使得其局部搜索能力较差,如对于一些高精度的问题,当解...
results = [[]]# 存储每一代的最优解,N个二元组 fit_value = []# 个体适应度 fit_mean = []# 平均适应度 pop = geneEncoding(pop_size, chrom_length) 其中genEncodeing是自定义的一个简单随机生成序列的函数,具体实现如下 def geneEncoding(pop_size, chrom_length): ...
遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。 遗传算法的降解可以看有史以来最容易理解的遗传算法,用动画展现的原理。 遗传算法的一些基本实现可以看莫烦进化算法,用python打好了大致架构并应用...
遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传机理的生物学进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。 遗传算法以一种群体中的所有个体为对象,并利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索。其中,选择、交叉和变异构成了遗传算法的遗传操作;参数编码、初始...
copy[np.array(Fit).argsort()]#将当前群体按照适应度大小排序#计算适应度最大个体对应的函数值，...
Python中的遗传算法(Genetic Algorithm):高级算法解析 遗传算法是一种启发式搜索算法,模拟自然选择和遗传机制,用于在解空间中寻找优化问题的解。它通过模拟基因的变异、交叉和选择操作,逐代演化产生新的解,最终找到全局最优解。本文将深入讲解Python中的遗传算法,包括基本概念、算法步骤、编码方法以及使用代码示例演示遗传...