前言：
目前大家对“遗传算法python”都比较注意，你们都需要知道一些“遗传算法python”的相关内容。那么小编也在网摘上汇集了一些有关“遗传算法python””的相关资讯，希望看官们能喜欢，咱们一起来了解一下吧！遗传算法是一种基于生物遗传学和进化论原理的启发式优化算法。在Python中，我们可以使用遗传算法来解决各种优化问题，如函数最优化、约束优化等。在 Python 中实现遗传算法的一般步骤如下：
1. 定义适应度函数（fitness function），即评估每个个体的优劣程度的函数。
2. 随机生成初始群体（population）。
3. 对群体进行选择操作（selection），根据每个个体的适应度大小来选择父代个体进行繁殖。
4. 对父代个体进行遗传操作（crossover 和 mutation），产生新一代个体。
5. 对新一代个体进行评估，计算其适应度。
6. 判断是否达到停止条件（如达到最大迭代次数或适应度达到一定阈值）。
7. 如果未达到停止条件，则将新一代个体作为下一次迭代的父代，返回第3步。
简单的 Python 代码实现遗传算法：
import random
def fitness_function(individual):
"""
定义适应度函数
"""
return individual[0] ** 2 + individual[1] ** 2
def selection(population):
"""
选择操作
"""
fitness_values = [fitness_function(i) for i in population]
total_fitness = sum(fitness_values)
probability = [f/total_fitness for f in fitness_values]
cumulative_probability = [sum(probability[:i+1]) for i in range(len(probability))]
# 选择两个父代个体
parents = []
for i in range(2):
r = random.random()
for j, p in enumerate(population):
if r <= cumulative_probability[j]:
parents.append(p)
break
return parents
def crossover(parents):
"""
交叉操作
"""
offspring = [0] * len(parents[0])
crossover_point = random.randint(1, len(parents[0])-1)
offspring[:crossover_point] = parents[0][:crossover_point]
offspring[crossover_point:] = parents[1][crossover_point:]
return offspring
def mutation(offspring):
"""
变异操作
"""
mutation_rate = 0.2
if random.random() < mutation_rate:
mutation_point = random.randint(0, len(offspring)-1)
offspring[mutation_point] = random.uniform(-10, 10)
return offspring
def genetic_algorithm(population_size):
# 随机生成初始群体
population = [[random.uniform(-10, 10) for _ in range(2)] for _ in range(population_size)]
best_individual = None
best_fitness = float('inf')
for i in range(100):
# 选择操作
parents = selection(population)
# 交叉操作
offspring = crossover(parents)
# 变异操作
offspring = mutation(offspring)
# 计算适应度
offspring_fitness = fitness_function(offspring)
# 更新最佳个体
if offspring_fitness < best_fitness:
best_fitness = offspring_fitness
best_individual = offspring
# 替换最劣个体
worst_fitness = max(fitness_function(i) for i in population)
population.remove([i for i in population if fitness_function(i)==worst_fitness][0])
population.append(offspring)
# 返回最佳个体和最佳适应度
return best_individual, best_fitness
```
上述代码演示了一个求解二元函数最小值的例子。运行该遗传算法函数 `genetic_algorithm(population_size)`，可以得到最佳个体和相应的最佳适应度。
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