Python多变量遗传算法
时间: 2023-11-05 21:50:18 浏览: 53
多变量遗传算法是一种基于遗传算法的优化算法,用于解决具有多个变量的优化问题。在Python中,可以使用一些库来实现多变量遗传算法,例如DEAP(Distributed Evolutionary Algorithms in Python)和PyGMO(Python Parallel Global Multiobjective Optimizer)。
DEAP是一个用于实现进化算法和遗传编程的强大Python库,提供了丰富的工具和函数来构建多变量遗传算法。你可以使用DEAP来定义适应度函数、定义变量范围、创建遗传算法的进化过程等。
以下是一个使用DEAP库实现多变量遗传算法的简单示例:
```python
import random
from deap import base, creator, tools
# 定义问题
creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin)
toolbox = base.Toolbox()
# 定义变量范围
toolbox.register("attr_float", random.uniform, -5, 5)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=3)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
# 定义适应度函数
def evaluate(individual):
# 计算适应度值
return sum(individual),
toolbox.register("evaluate", evaluate)
# 定义交叉和变异操作
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.1)
# 定义选择操作
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)
def main():
# 创建种群
pop = toolbox.population(n=50)
# 进化的迭代次数
generations = 100
for gen in range(generations):
# 选择下一代个体
offspring = toolbox.select(pop, len(pop))
# 复制选中的个体
offspring = list(map(toolbox.clone, offspring))
# 对选中的个体进行交叉和变异操作
for child1, child2 in zip(offspring[::2], offspring[1::2]):
if random.random() < 0.5:
toolbox.mate(child1, child2)
del child1.fitness.values
del child2.fitness.values
for mutant in offspring:
if random.random() < 0.2:
toolbox.mutate(mutant)
del mutant.fitness.values
# 重新计算适应度值
invalid_ind = [ind for ind in offspring if not ind.fitness.valid]
fitnesses = toolbox.map(toolbox.evaluate, invalid_ind)
for ind, fit in zip(invalid_ind, fitnesses):
ind.fitness.values = fit
# 更新种群
pop[:] = offspring
#