柯西变异 python

柯西变异（Cauchy mutation）是一种常用的遗传算法中的变异操作，用于在搜索空间中引入新的解。它是基于柯西分布（Cauchy distribution）的概率分布函数进行变异的。

在Python中，可以使用NumPy库来生成柯西分布的随机数。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np

def cauchy_mutation(solution, scale):
    mutated_solution = solution + scale * np.random.standard_cauchy(len(solution))
    return mutated_solution

# 示例使用
solution = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
scale = 0.1
mutated_solution = cauchy_mutation(solution, scale)
print("原始解：", solution)
print("变异解：", mutated_solution)

在上述代码中，`cauchy_mutation`函数接受一个解向量和一个变异尺度作为输入，并返回变异后的解向量。`np.random.standard_cauchy`函数用于生成符合柯西分布的随机数，然后将其乘以变异尺度，并与原始解向量相加得到变异后的解向量。

注意，柯西分布具有长尾特性，因此变异后的解可能会远离原始解。这种特性使得柯西变异在全局搜索中具有一定的探索能力。

相关问题

柯西变异python代码

柯西变异是一种用于优化问题的算法，其基本思想是通过引入随机扰动来搜索解空间。以下是一个简单的柯西变异的Python代码示例：

import random

def cauchy_mutation(x, scale):
    y = x + scale * random.standard_cauchy()
    return y

其中，`x`是待优化的参数，`scale`是控制扰动大小的参数，`random.standard_cauchy()`是从柯西分布中随机采样的函数。