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遗传算法

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遗传算法 笔记精选
网友NO.823257

遗传算法之Python实现代码

写在前面 之前的文章中已经讲过了遗传算法的基本流程,并且用MATLAB实现过一遍了。这一篇文章主要面对的人群是看过了我之前的文章,因此我就不再赘述遗传算法是什么以及基本的内容了,假设大家已经知道我是怎么写遗传算法的了。 Python的遗传算法主函数 我的思想是,创建一个染色体的类,其中包括了两个变量:染色体chrom与适应度fitness。因此我们就可以通过直接建立对象来作为种群中的个体。 #染色体的类class Chrom: chrom = [] fitness = 0 def showChrom(self): print(self.chrom) def showFitness(self): print(self.fitness) 所以我们开始设置基础参数。其中种群的表达方式我用的是字典,也就是用一个字典来保存种群内的所……

网友NO.196385

遗传算法python版

本文实例为大家分享了python遗传算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1、基本概念 遗传算法(GA)是最早由美国Holland教授提出的一种基于自然界的“适者生存,优胜劣汰”基本法则的智能搜索算法。该法则很好地诠释了生物进化的自然选择过程。遗传算法也是借鉴该基本法则,通过基于种群的思想,将问题的解通过编码的方式转化为种群中的个体,并让这些个体不断地通过选择、交叉和变异算子模拟生物的进化过程,然后利用“优胜劣汰”法则选择种群中适应性较强的个体构成子种群,然后让子种群重复类似的进化过程,直到找到问题的最优解或者到达一定的进化(运算)时间。 Ga算法中的几……

网友NO.975868

python 如何实现遗传算法

1、基本概念 遗传算法(GA)是最早由美国Holland教授提出的一种基于自然界的“适者生存,优胜劣汰”基本法则的智能搜索算法。该法则很好地诠释了生物进化的自然选择过程。遗传算法也是借鉴该基本法则,通过基于种群的思想,将问题的解通过编码的方式转化为种群中的个体,并让这些个体不断地通过选择、交叉和变异算子模拟生物的进化过程,然后利用“优胜劣汰”法则选择种群中适应性较强的个体构成子种群,然后让子种群重复类似的进化过程,直到找到问题的最优解或者到达一定的进化(运算)时间。 基因:在GA算法中,基因代表了具体问题解的一个决策变量,问题解和染色体中基因的对应……

网友NO.198047

python实现简单遗传算法

今天整理之前写的代码,发现在做数模期间写的用python实现的遗传算法,感觉还是挺有意思的,就拿出来分享一下。 首先遗传算法是一种优化算法,通过模拟基因的优胜劣汰,进行计算(具体的算法思路什么的就不赘述了)。大致过程分为初始化编码、个体评价、选择,交叉,变异。 以目标式子 y = 10 * sin(5x) + 7 * cos(4x)为例,计算其最大值 首先是初始化,包括具体要计算的式子、种群数量、染色体长度、交配概率、变异概率等。并且要对基因序列进行初始化 pop_size = 500 # 种群数量 max_value = 10 # 基因中允许出现的最大值 chrom_length = 10 # 染色体长度 pc = 0.6 # 交配概率 pm = 0.01 # 变异概率 results = [[]] # 存储每……

网友NO.940825

Python实现遗传算法的代码

本篇文章主要介绍了Python 遗传算法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧 写在前面 之前的文章中已经讲过了遗传算法的基本流程,并且用MATLAB实现过一遍了。这一篇文章主要面对的人群是看过了我之前的文章,因此我就不再赘述遗传算法是什么以及基本的内容了,假设大家已经知道我是怎么写遗传算法的了。 Python的遗传算法主函数 我的思想是,创建一个染色体的类,其中包括了两个变量:染色体chrom与适应度fitness。因此我们就可以通过直接建立对象来作为种群中的个体。 #染色体的类class Chrom: chrom = [] fitness = 0 def showChrom(self): print(self.chrom) def showFitnes……

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