自适应遗传算法代码python

自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm, AGA）是一种基于自然选择过程的优化搜索算法，它结合了传统遗传算法的随机性和进化策略的学习能力。在Python中实现AGA，你可以遵循以下步骤：

1. **导入库**：
首先需要导入必要的库，如`numpy`用于数值计算，`random`生成随机数，以及`copy`进行浅复制。

import numpy as np
import random
from copy import deepcopy

2. **初始化**：
- 定义种群大小、染色体长度、基因编码等。
- 初始化种群（一组解，即染色体），通常随机生成。

def initialize_population(population_size, chromosome_length):
    population = [np.random.rand(chromosome_length) for _ in range(population_size)]
    return population

3. **适应度函数**：
根据你要解决的问题定义适应度函数，这个函数将个体转换为评估值。

def fitness_function(individual):
    # 这里替换为实际问题的评估函数
    pass

4. **选择操作**：
可能包括轮盘赌选择（roulette wheel selection）、锦标赛选择等，选出部分个体作为父代。

5. **交叉操作**：
实现两个父代的交叉（crossover），例如单点交叉、均匀交叉等。

6. **变异操作**：
在子代中添加一些变异，如单点突变、插入或删除基因等。

def mutation(individual, mutation_rate):
    for i in range(len(individual)):
        if random.random() < mutation_rate:
            individual[i] += random.uniform(-1, 1)
    return individual

7. **自适应调整**：
根据当前种群的性能，动态调整某些参数，如交叉率、变异率等。

8. **迭代**：
重复上述步骤，直到达到预设的停止条件（如最大迭代次数或达到满意的适应度阈值）。

9. **返回最优解**：
最终，种群中的最优个体就是所求的解决方案。

def adaptive_genetic_algorithm(population_size, chromosome_length, max_iterations, ...):
    # 主循环
    best_solution = None
    for _ in range(max_iterations):
        ... (运行选择、交叉、变异等操作)
        if not best_solution or fitness_function(best_solution[0]) > fitness_function(current_best):
            best_solution = current_best

    return best_solution