请提供一段完整可以运行的python代码:使用遗传算法工具箱GEAPT,
时间: 2023-12-02 18:05:54 浏览: 38
实现一个简单的函数最大化问题。谢谢!
很高兴为您提供一段完整的Python代码:
```python
from geatpy import ae, pap
# 定义目标函数
def obj_func(x):
return sum(x ** 2)
# 定义决策变量区间
x1 = [-5, 5]
x2 = [-5, 5]
ranges = [x1, x2]
# 使用遗传算法工具箱GEAPT求解函数最大化问题
MyProblem = ae.Problem(maxorminsign=-1, problemname='MyProblem', encoding='RI', N=2, \
ranges=ranges, Crowdingdistance=True) # 创建问题对象
MyAlgorithm = pap.MOEAD_DE(MyProblem) # 创建算法实例
MyAlgorithm.MAXGEN = 50 # 最大进化代数
MyAlgorithm.mutOper.F = 0.5 # 设置变异操作的调整参数F
MyAlgorithm.recOper.XOVR = 0.7 # 设置交叉操作的交叉概率
MyAlgorithm.drawing=0 # 关闭进化过程绘图
[population, obj_trace, var_trace] = MyAlgorithm.run() # 运行算法获取最终种群、目标函数值和决策变量值的追踪记录
# 输出结果
best_gen = obj_trace[:, 1].argmax() # 获取最佳进化代数
best_ObjV = obj_trace[best_gen, 1] # 获取最佳目标函数值
best_var = var_trace[best_gen,:] # 获取最佳决策变量值
print('最佳进化代数:', best_gen)
print('最佳目标函数值:', best_ObjV)
print('最佳决策变量值:', best_var)
```
此段代码是使用 GEAPT 工具箱实现了一个简单的函数最大化问题,通过遗传算法来寻找最佳的函数最大值。该代码在定义目标函数后,设置了决策变量区间,并传入 GEAPT 的 Problem 类中进行求解,以求得最佳的决策变量,从而达到最大化目标函数的效果。希望这段代码能够帮助到您,如果您还有其他问题,可以继续提问。