python遗传算法参数优化

以下是使用Python实现遗传算法参数优化的示例代码：

from sko.GA import GA
import numpy as np

# 定义目标函数
 func(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2

# 定义变量范围
lb = [-5, -5]
ub = [5, 5]

# 定义变量个数
n_dim = 2

# 定义种群大小
size_pop = 50

# 定义最大迭代次数
max_iter = 200

# 定义变异概率
prob_mut = 0.001

# 定义精度
precision = 1e-7

# 初始化遗传算法
ga = GA(func=func, n_dim=n_dim, size_pop=size_pop, max_iter=max_iter, prob_mut=prob_mut, lb=lb, ub=ub, precision=precision)

# 运行遗传算法
best_x, best_y = ga.run()

# 输出结果
print('best_x:', best_x, '\n', 'best_y:', best_y)

在上述代码中，我们使用了scikit-opt库中的GA类来实现遗传算法。首先，我们定义了目标函数func，它是一个二元函数，即有两个自变量。然后，我们定义了变量范围lb和ub，它们分别表示自变量的下界和上界。接着，我们定义了变量个数n_dim、种群大小size_pop、最大迭代次数max_iter、变异概率prob_mut和精度precision。最后，我们初始化了遗传算法，并运行它，得到最优解best_x和最优值best_y。