自适应遗传算法AGA代码

以下是一个使用自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm, AGA）的基本代码示例：

import numpy as np

# 定义问题的目标函数
def objective_function(x):
    return x**2

# 定义自适应遗传算法类
class AGA:
    def __init__(self, population_size, chromosome_length, mutation_rate):
        self.population_size = population_size
        self.chromosome_length = chromosome_length
        self.mutation_rate = mutation_rate

        # 初始化种群
        self.population = np.random.randint(2,

相关问题

自适应遗传算法AGA代码python

以下是一个简单的自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm, AGA)的 Python 代码示例：

import random

# 遗传算法的参数设置
population_size = 50  # 种群大小
chromosome_length = 10  # 染色体长度
mutation_rate = 0.01  # 变异概率
crossover_rate = 0.8  # 交叉概率
max_generation = 100  # 最大迭代次数

# 初始化种群
def init_population():
    population = []
    for _ in range(population_size):
        chromosome = [random.randint(0, 1) for _ in range(chromosome_length)]
        population.append(chromosome)
    return population

# 计算个体适应度
def calculate_fitness(chromosome):
    fitness = sum(chromosome)
    return fitness

# 选择操作（轮盘赌选择）
def select(population):
    fitness_sum = sum(calculate_fitness(chromosome) for chromosome in population)
    probabilities = [calculate_fitness(chromosome) / fitness_sum for chromosome in population]
    cumulative_probabilities = [sum(probabilities[:i+1]) for i in range(len(probabilities))]
    
    selected_population = []
    for _ in range(population_size):
        rand = random.random()
        for i in range(len(cumulative_probabilities)):
            if rand <= cumulative_probabilities[i]:
                selected_population.append(population[i])
                break
    
    return selected_population

# 交叉操作（单点交叉）
def crossover(population):
    offspring_population = []
    for i in range(0, population_size, 2):
        parent1 = population[i]
        parent2 = population[i+1]
        
        if random.random() < crossover_rate:
            crossover_point = random.randint(0, chromosome_length - 1)
            offspring1 = parent1[:crossover_point] + parent2[crossover_point:]
            offspring2 = parent2[:crossover_point] + parent1[crossover_point:]
        else:
            offspring1 = parent1
            offspring2 = parent2
        
        offspring_population.extend([offspring1, offspring2])
    
    return offspring_population

# 变异操作（位翻转变异）
def mutate(population):
    for i in range(population_size):
        for j in range(chromosome_length):
            if random.random() < mutation_rate:
                population[i][j] = 1 - population[i][j]
    
    return population

# 主函数，执行遗传算法
def genetic_algorithm():
    population = init_population()
    generation = 0
    
    while generation < max_generation:
        selected_population = select(population)
        offspring_population = crossover(selected_population)
        mutated_population = mutate(offspring_population)
        
        population = mutated_population
        generation += 1
    
    best_individual = max(population, key=calculate_fitness)
    best_fitness = calculate_fitness(best_individual)
    
    print("Best individual:", best_individual)
    print("Best fitness:", best_fitness)

# 执行遗传算法
genetic_algorithm()

这段代码实现了一个简单的自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm, AGA)。其中，种群大小为 `population_size`，染色体长度为 `chromosome_length`，变异概率为 `mutation_rate`，交叉概率为 `crossover_rate`，最大迭代次数为 `max_generation`。代码中的遗传算法包括初始化种群、计算个体适应度、选择操作（轮盘赌选择）、交叉操作（单点交叉）和变异操作（位翻转变异）。最后输出迭代结束后的最佳个体和适应度。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体问题进行修改和优化。

自适应遗传算法代码python

自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm, AGA）是一种基于自然选择过程的优化搜索算法，它结合了传统遗传算法的随机性和进化策略的学习能力。在Python中实现AGA，你可以遵循以下步骤：

1. **导入库**：
首先需要导入必要的库，如`numpy`用于数值计算，`random`生成随机数，以及`copy`进行浅复制。

import numpy as np
import random
from copy import deepcopy

2. **初始化**：
- 定义种群大小、染色体长度、基因编码等。
- 初始化种群（一组解，即染色体），通常随机生成。

def initialize_population(population_size, chromosome_length):
    population = [np.random.rand(chromosome_length) for _ in range(population_size)]
    return population

3. **适应度函数**：
根据你要解决的问题定义适应度函数，这个函数将个体转换为评估值。

def fitness_function(individual):
    # 这里替换为实际问题的评估函数
    pass

4. **选择操作**：
可能包括轮盘赌选择（roulette wheel selection）、锦标赛选择等，选出部分个体作为父代。

5. **交叉操作**：
实现两个父代的交叉（crossover），例如单点交叉、均匀交叉等。

6. **变异操作**：
在子代中添加一些变异，如单点突变、插入或删除基因等。

def mutation(individual, mutation_rate):
    for i in range(len(individual)):
        if random.random() < mutation_rate:
            individual[i] += random.uniform(-1, 1)
    return individual

7. **自适应调整**：
根据当前种群的性能，动态调整某些参数，如交叉率、变异率等。

8. **迭代**：
重复上述步骤，直到达到预设的停止条件（如最大迭代次数或达到满意的适应度阈值）。

9. **返回最优解**：
最终，种群中的最优个体就是所求的解决方案。

def adaptive_genetic_algorithm(population_size, chromosome_length, max_iterations, ...):
    # 主循环
    best_solution = None
    for _ in range(max_iterations):
        ... (运行选择、交叉、变异等操作)
        if not best_solution or fitness_function(best_solution[0]) > fitness_function(current_best):
            best_solution = current_best

    return best_solution