分类：遗传算法

2021
04-07

python实现高效的遗传算法

遗传算法属于一种优化算法。如果你有一个待优化函数，可以考虑次算法。假设你有一个变量x，通过某个函数可以求出对应的y，那么你通过预设的x可求出y_pred，y_pred差距与你需要的y当然越接近越好，这就需要引入适应度（fitness）的概念。假设fitness=1/(1+ads(y_pred-y)),那么误差越小，适应度越大，即该个体越易于存活。设计该算法的思路如下：（1）初始化种群，即在我需要的区间如[-100,100]内random一堆初始个体[x1,x2,x3...... 继续阅读 >

2020
10-10

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... 继续阅读 >

2020
10-10

python实现简单遗传算法

ObjFunction.pyimportmathdefGrieFunc(vardim,x,bound):"""Griewangkfunction"""s1=0.s2=1.foriinrange(1,vardim+1):s1=s1+x[i-1]**2s2=s2*math.cos(x[i-1]/math.sqrt(i))y=(1./4000.)*s1-s2+1y=1./(1.+y)returnydefRastFunc(vardim,x,bound):"""Rastriginfunction"""s=10*25foriinrange(1,vardim+1):s=s+x[i-1]**2-10*math.cos(2... 继续阅读 >