遗传算法python实现
时间: 2023-09-04 13:09:37 浏览: 55
遗传算法是一种基于生物学进化理论的优化算法,通常用于解决优化问题。在Python中,我们可以使用遗传算法来解决问题,以下是一个简单的遗传算法实现的示例代码:
```python
import random
# 遗传算法参数
POPULATION_SIZE = 100 # 种群大小
GENERATION_SIZE = 100 # 迭代次数
MUTATION_RATE = 0.1 # 突变概率
# 适应度函数
def fitness(individual):
# TODO: 计算个体适应度
pass
# 初始化种群
def init_population():
population = []
for i in range(POPULATION_SIZE):
individual = [random.randint(0, 1) for _ in range(10)] # 二进制编码,长度为10
population.append(individual)
return population
# 选择函数
def selection(population):
# TODO: 选择算子,选择适应度高的个体
pass
# 交叉函数
def crossover(parent1, parent2):
# TODO: 交叉算子,生成两个子代
pass
# 突变函数
def mutation(individual):
# TODO: 突变算子,对个体进行变异
pass
# 遗传算法主程序
def genetic_algorithm():
# 初始化种群
population = init_population()
for generation in range(GENERATION_SIZE):
# 选择
parents = selection(population)
# 交叉
offspring = []
for i in range(0, POPULATION_SIZE, 2):
parent1, parent2 = parents[i], parents[i+1]
child1, child2 = crossover(parent1, parent2)
offspring.append(child1)
offspring.append(child2)
# 突变
for individual in offspring:
if random.random() < MUTATION_RATE:
mutation(individual)
# 计算适应度
fitness_list = [fitness(individual) for individual in population]
# 选择下一代种群
population = [population[i] for i in sorted(range(len(fitness_list)), key=lambda x: fitness_list[x], reverse=True)]
return population[0]
# 测试
best_individual = genetic_algorithm()
print('最优个体:', best_individual)
```
在上面的示例代码中,我们定义了遗传算法的参数(种群大小、迭代次数、突变概率),以及遗传算法的主要函数(适应度函数、初始化种群函数、选择函数、交叉函数、突变函数、遗传算法主程序)。在实际使用中,我们需要根据具体问题来修改适应度函数、选择算子、交叉算子和突变算子。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)