适应度的计算就是对个体的计算,本例求函数最大值,目标函数值大的个体适应度大,所以直接引用目标函数作为适应度函数f(s)=f(x)。例如x1=0.637197通过编码得到的二进制串是s1=[1000101110110101000111],这个串就是个体。此个体的适应度就是: 假设选择种群数量为3 ,每个个体为s1=[1000101110110101000111],s2=[0000001110...
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 ...
chromosome_length)best_fitness1=[]best_indivadual1=[]foriinrange(G):#计算出来适应度函数值fitness1=fitness(population,chromosome_length,min_value,max_value)#计算最好适应度及其最好个体best_indivadual,max_fitness,min_fitness=population[np.where(fitness1==max(...
(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...
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。 主要特点有: 直接对结构对象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定; 具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力; ...
适应度函数: 复制 importnumpyasnp # Define the fitnessfunctiondeffitness(x):# Maximize thefunctionf(x)=x^2returnx**2 1. 2. 3. 4. 5. 6. 遗传算法参数: 复制 # Define theGAparametersPOP_SIZE=100GENS=100CROSSOVER_PROB=0.8MUTATION_PROB=0.2 ...
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): ...
Step 1. 种群初始化。选择一种编码方案然后在解空间内通过随机生成的方式初始化一定数量的个体构成GA的种群。 Step 2. 评估种群。利用启发式算法对种群中的个体(矩形件的排入顺序)生成排样图并依此计算个体的适应函数值(利用率),然后保存当前种群中的最优个体作为搜索到的最优解。
使用Python 实现的遗传算法如下所示,使用get_solution()方法可以对目标函数求极值: 复制classGA:""" 遗传算法 """def__init__(self, pop_size=200, dna_size=20, top_rate=0.2, crossover_rate=0.8, mutation_rate=0.01, n_iters=100):"""Parameters---pop_size: int种群大小dna_size: int染色体大小...