python模拟退火遗传算法
时间: 2023-08-31 18:08:44 浏览: 54
Python的模拟退火算法和遗传算法在实现上有一些不同。遗传算法通常由两个亲代产生一个新解,而模拟退火算法只需要一个初始解不断更新解。因此,遗传算法中的交叉算子无法直接应用于模拟退火算法。在模拟退火算法中,为了增加随机性,常采用染色体变异的部分倒转和基因突变的方式来改变解。以下是一个示例代码,展示了如何在Python中使用模拟退火算法进行部分倒转的变异操作:
```python
def part_reverse(father):
num = len(father)
ran = np.random.choice(num, 2, replace=False) # 产生两个不同的随机数
ran.sort()
r = ran<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python优化算法04——模拟退火算法](https://blog.csdn.net/weixin_46277779/article/details/126814015)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [中山大学人工智能作业(模拟退火算法与遗传算法python解决TSP)](https://blog.csdn.net/a294589592/article/details/124430847)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]