遗传算法选址python代码

遗传算法选址的Python代码可以参考以下示例：

import numpy as np

# 适应度函数，计算总成本
def cost(lst, d, k, c1, c2):
    D = 0  # 总行驶里程
    for i in range(len(lst) - 1):
        D += d[lst[i]][lst[i+1]]
    cost = (k - 1) * c1 + D * c2  # 总成本
    return cost

# 自然选择函数，选取适应值最高的前百分之五十的解
def select(p, pop):
    idx = np.random.choice(np.arange(len(p)), size=len(p)//2, replace=False, p=p)
    new_pop = []
    for i in idx:
        new_pop.append(pop[i])
    return new_pop

# 交叉函数，实现染色体的交叉操作
def crossover(parent1, parent2):
    # 交叉点位置
    cross_point = np.random.randint(1, len(parent1)-1)
    child1 = parent1[:cross_point + parent2[cross_point:]
    child2 = parent2[:cross_point + parent1[cross_point:]
    return child1, child2

# 变异函数，实现染色体的变异操作
def mutation(child, mutation_rate):
    for i in range(1, len(child)-1):
        if np.random.rand() < mutation_rate:
            # 随机选择一个位置进行变异
            mutate_point = np.random.randint(1, len(child)-1)
            # 交换位置
            child[i], child = child = mutation(new_population[i], mutation_rate)
        # 更新最优解
        for lst in new_population:
            cost_value = cost(lst, d, k, c1, c2)
            if cost_value < best_cost:
                best_cost = cost_value
                best_solution = lst
        population = new_population
    return best_solution, best_cost

# 示例调用
d = [[0, 10, 5, 8],
     [10, 0, 6, 4],
     [5, 6, 0, 3],
     [8, 4, 3, 0]]
k = 2
c1 = 1
c2 = 2
mutation_rate = 0.1
max_iter = 100
population = [[0, 1, 2, 3], [1, 0, 2, 3], [2, 1, 3, 0], [3, 2, 1, 0]]
best_solution, best_cost = genetic_algorithm(population, d, k, c1, c2, mutation_rate, max_iter)
print("最优解：", best_solution)
print("最优成本：", best_cost)

此代码实现了遗传算法选址的过程，包括适应度函数、自然选择函数、交叉函数、变异函数以及主程序部分。在主程序中，需要定义距离矩阵d、个体数量k、成本权重c1和c2、变异率mutation_rate以及最大迭代次数max_iter等参数。最后输出的结果为最优解和最优成本。请根据实际需求进行调整和修改。