遗传算法中父代个体产生的Python代码
时间: 2024-02-16 07:25:02 浏览: 34
以下是一个示例代码,展示了如何通过遗传算法中的选择操作来生成父代个体:
```python
import numpy as np
def selection(population, fitness):
# 根据适应度值进行选择
fitness_normalized = fitness / np.sum(fitness)
parent_indices = np.random.choice(range(len(population)), size=len(population)//2, replace=False, p=fitness_normalized)
parents = population[parent_indices]
return parents
# 示例使用的种群和适应度值
population = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
fitness = np.array([0.1, 0.4, 0.3, 0.2])
# 执行选择操作,生成父代个体
parents = selection(population, fitness)
# 输出结果
print("Population:", population)
print("Fitness:", fitness)
print("Parents:", parents)
```
在这个示例代码中,`selection` 函数实现了遗传算法中的选择操作。它接收种群 `population` 和对应的适应度值 `fitness`,然后根据适应度值进行选择操作,从种群中选择一半数量的个体作为父代个体。
在示例中,种群 `population` 是一个4x3的二维数组,每一行代表一个个体。适应度值 `fitness` 是一个包含每个个体适应度的一维数组。
通过调用 `selection` 函数,执行选择操作,生成了父代个体 `parents`。
最后,输出了种群、适应度值和父代个体的值。请注意,选择操作是根据适应度值进行选择的,适应度值越高的个体被选择的概率越大。
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