遗传算法目标规划python

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化搜索技术，常用于解决复杂的问题，如函数优化、组合优化等。在Python中，我们可以利用像`deap`这样的库来实现遗传算法的目标规划。

遗传算法目标规划的基本步骤包括：

1. **编码**：将问题转化为适合遗传算法处理的基因型表示，比如二进制编码、实数编码等。
2. **初始化种群**：创建一组随机生成的个体作为初始解集。
3. **适应度评估**：每个个体都有一个对应的目标值，称为适应度函数，用来衡量解决方案的好坏。
4. **选择操作**：根据适应度选择一部分优秀的个体进入下一代。
5. **交叉（配对重组）**：通过交换父母的基因部分，产生新的个体。
6. **变异（突变）**：改变某些基因的概率，增加解空间的多样性。
7. **迭代和终止条件**：重复上述步骤直到达到预设的最大代数或找到满足要求的解。

下面是一个简单的例子，展示如何使用`deap`库进行单目标优化：

from deap import base, creator, tools

# 定义适应度函数
def eval_one_fitness(individual):
    return -individual.fitness.values[0], # 单目标优化通常取负值求最小

creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin)

toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_float", random.random)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=10) # 假设我们有10个决策变量
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

# ...然后你可以设置选择、交叉和变异的操作...

def main():
    pop = toolbox.population(n=100) # 初始化种群
    best_ind = None
    for gen in range(100): # 迭代100代
        offspring = toolbox.select(pop, len(pop)) + toolbox.mate(offspring, k=2) + toolbox.mutate(offspring, indpb=0.1)
        invalid_offspring = [ind for ind in offspring if not ind.fitness.valid]
        fitnesses = map(toolbox.evaluate, invalid_offspring)
        for ind, fit in zip(invalid_offspring, fitnesses):
            ind.fitness.values = fit
        pop[:] = offspring

        best_ind = max(pop, key=lambda x: x.fitness.values)
        print(f"Generation {gen+1}: Best individual Fitness={best_ind.fitness.values[0]}")

if __name__ == "__main__":
    main()