遗传规划python代码
时间: 2024-05-06 15:13:59 浏览: 12
遗传算法是一种用于优化问题的启发式算法,可用于寻找函数的最大或最小值,或在搜索空间中找到最优解。遗传算法的基本思想是通过模拟生物进化过程来搜索解空间。在搜索过程中,算法通过使用一组基因来表示可能的解,并对这些基因进行操作,例如交叉和变异,以产生新的解。然后,通过评估这些解的适应度来确定哪些解应该继续演化。
在Python中,有很多遗传算法库可以使用,其中一些是DEAP、PyGMO和GenPy等。这些库提供了许多现成的遗传算法实现和工具,可以帮助您快速实现自己的遗传算法程序。以下是一个使用DEAP库实现遗传算法的Python代码示例:
```python
import random
from deap import base, creator, tools
# 定义遗传算法的参数
POPULATION_SIZE = 100
P_CROSSOVER = 0.9
P_MUTATION = 0.1
MAX_GENERATIONS = 50
# 定义问题
def evalOneMax(individual):
return sum(individual),
# 创建遗传算法工具箱
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)
toolbox = base.Toolbox()
# 注册工具箱函数
toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, 100)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
toolbox.register("evaluate", evalOneMax)
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutFlipBit, indpb=0.05)
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)
# 创建初始种群
population = toolbox.population(n=POPULATION_SIZE)
# 开始进化
for generation in range(MAX_GENERATIONS):
offspring = algorithms.varAnd(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION)
fits = toolbox.map(toolbox.evaluate, offspring)
for fit, ind in zip(fits, offspring):
ind.fitness.values = fit
population = toolbox.select(offspring, k=len(population))
# 打印最优解
best_ind = tools.selBest(population, k=1)
print("Best individual is %s, fitness=%s" % (best_ind, best_ind.fitness.values))
```
这段代码实现了一个简单的二进制字符串优化问题。它首先定义了一组参数,然后创建了一个DEAP工具箱。接下来,它定义了问题的评估函数,并注册了工具箱函数。然后,它创建了初始种群,并开始迭代进化过程。在每个迭代中,它使用交叉和变异操作生成新的后代,并通过选择操作选择最优个体。最终,它输出找到的最优解。