用python画出爬山者的适合度与世代数的关系。

好的，我来给你演示一下如何用 Python 画出爬山者的适合度与世代数的关系。

首先，我们需要一个适合度函数，这里我们采用标准的 Rastrigin 函数：

import math

def rastrigin(x, A=10):
    n = len(x)
    sum = A*n
    for i in range(n):
        sum += x[i]**2 - A*math.cos(2*math.pi*x[i])
    return sum

接下来，我们需要一个爬山算法来求解最优解，这里我们采用基本的随机爬山算法：

import random

def random_hill_climbing(f, bounds, max_iter=1000):
    best_fitness = float('inf')
    best_solution = None
    for i in range(max_iter):
        solution = [random.uniform(bounds[j][0], bounds[j][1]) for j in range(len(bounds))]
        fitness = f(solution)
        if fitness < best_fitness:
            best_fitness = fitness
            best_solution = solution
    return best_fitness, best_solution

最后，我们可以用 Matplotlib 库来画出适合度与世代数的关系图：

import matplotlib.pyplot as plt

bounds = [(-5.12, 5.12)]*10
num_generations = 50
fitness_history = []

for i in range(num_generations):
    fitness, _ = random_hill_climbing(rastrigin, bounds)
    fitness_history.append(fitness)

plt.plot(range(num_generations), fitness_history)
plt.xlabel('Generation')
plt.ylabel('Fitness')
plt.title('Fitness vs. Generation')
plt.show()

运行这段代码，我们就可以得到爬山者的适合度与世代数的关系图了。