用刚刚的遗传算法优化投影寻踪模型python代码

好的，以下是使用遗传算法优化投影寻踪模型的 Python 代码：

import numpy as np

# 定义投影寻踪模型
def projection_trace_model(x):
    # x: 输入的参数向量
    # 返回值: 模型输出
    a = x[0]
    b = x[1]
    c = x[2]
    d = x[3]
    
    # 定义投影寻踪模型的计算公式
    y = a * np.sin(b * c) + d * np.cos(c)
    
    return y

# 定义目标函数
def target_function(x):
    # x: 输入的参数向量
    # 返回值: 目标函数的值
    y_true = 5.0 # 真实的目标函数值
    y_pred = projection_trace_model(x) # 使用投影寻踪模型计算得到的目标函数值
    
    # 计算目标函数的值
    loss = np.abs(y_true - y_pred)
    
    return loss

# 定义遗传算法的相关参数
population_size = 50 # 种群大小
chromosome_length = 4 # 染色体长度
mutation_rate = 0.1 # 变异率
generations = 100 # 迭代次数

# 初始化种群
population = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=(population_size, chromosome_length))

# 迭代寻找最优解
for i in range(generations):
    # 计算种群中每个个体的适应度
    fitness = np.zeros(population_size)
    for j in range(population_size):
        fitness[j