遗传算法求二元函数最大值python

遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化搜索方法，常用于解决复杂的全局优化问题，如寻找某个函数的最大值或最小值。对于求解二元函数的最大值，我们可以构建一个简单的Python遗传算法流程：

1. **初始化种群**：创建一个包含一定数量个体（每个个体是一个二元数对代表解决方案）的初始群体。

2. **适应度计算**：定义一个评估函数，比如目标函数，用来衡量每个个体的“健康”程度，即其对应的目标值。在这里，目标是最大化这个函数。

3. **选择操作**：基于适应度值选择一些优秀的个体作为下一代的父母。常用的选择策略有轮盘赌选择法、锦标赛选择法等。

4. **交叉操作**：将选定的父母个体通过某种交叉方式（如单点交叉、两点交叉等）生成新的子代个体。

5. **变异操作**：在子代中引入随机变异，通常是对某些基因进行小幅度的改变，增加算法的多样性。

6. **替换旧一代**：用新产生的子代替换上一代，形成新一代种群。

7. **循环迭代**：重复步骤3到6直到达到预设的停止条件（如达到最大迭代次数、找到满意的解或适应度不再提高等）。

下面是一个简化版的遗传算法求解二元函数最大值的Python代码示例：

import random

def fitness_function(solution):
    # 定义具体的二元函数，例如 Rosenbrock 函数
    return -solution[0]**2 + 100 * (solution[1] - solution[0]**2)**2

def generate_population(size):
    return [random.uniform(-100, 100) for _ in range(size)]

def selection(population, fitnesses):
    elite_size = int(0.1 * len(population))
    sorted_pop = sorted(zip(population, fitnesses), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    elite = sorted_pop[:elite_size]
    selected = [x[0] for x in elite] + random.choices(sorted_pop[elite_size:], k=len(population) - elite_size)
    return selected

# ...其他操作...

# 主循环
population = generate_population(100)
for _ in range(max_iterations):
    fitnesses = [fitness_function(sol) for sol in population]
    population = selection(population, fitnesses)
    # 更新适应度最高个体作为结果
    if max(fitnesses) > current_best_fitness:
        current_best_solution = population[fitnesses.index(max(fitnesses))]
# 返回当前最佳解