python中的 np.random.randint(2, size=(pop_size, DNA_SIZE))

时间: 2023-05-25 13:05:21 浏览: 328
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python np.random.choice方法

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这段代码的作用是生成一个大小为 (pop_size, DNA_SIZE) 的二维数组，其中每个元素的值都是 0 或 1，且随机生成。 具体地，np.random.randint(2, size=(pop_size, DNA_SIZE)) 中的 np.random.randint(2) 表示随机生成的数在 0 和 1 之间（不包括 2），size=(pop_size, DNA_SIZE) 表示数组的大小为 (pop_size, DNA_SIZE)。因此，该语句的作用是随机生成一个大小为 (pop_size, DNA_SIZE) 的 0 和 1 的二维数组。
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运用Delphi在点击Bottom键之后在Edit中随机出现一个数值，

np.random.randint(2, size=(POP_SIZE, DNA_SIZE*2))

individuals = np.random.randint(2, size=(POP_SIZE, DNA_SIZE * 2)) print(f"Initial population of {POP_SIZE} individuals with binary chromosomes:") print(individuals) 这将创建一个形状为(POP_SIZE,...

import matplotlib.pyplot as plt import math import random import numpy as np pop_size = 50 # 种群数量 PC=0.6 # 交叉概率 PM=0.1 #变异概率 X_max=10 #最大值 X_min=0 #最小值 DNA_SIZE=10 #DNA长度与保留位数有关,2**10 当前保留3位小数点 N_GENERATIONS=100 """ 求解的目标表达式为： y = 10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x) x=[0,5] """ def aim(x):return 10*x#np.sin(5*x)+7*np.cos(4*x) def f1(pop): return pop.dot(2 ** np.arange(DNA_SIZE)[::-1]) *(X_max-X_min)/ float(2**DNA_SIZE-1) +X_min def f2(pred): return pred + 1e-3 - np.min(pred) def f3(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop_size), size=pop_size, replace=True,p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def f4(parent, pop): if np.random.rand() < PC: i_ = np.random.randint(0, pop_size, size=1) cross_points = np.random.randint(0, 2, size=DNA_SIZE).astype(np.bool) parent[cross_points] = pop[i_, cross_points] return parent def f5(child,pm): for point in range(DNA_SIZE): if np.random.rand() < pm: child[point] = 1 if child[point] == 0 else 0 return child pop = np.random.randint(2, size=(pop_size, DNA_SIZE)) for i in range(N_GENERATIONS): #解码 X_value= ? #获取目标函数值 F_values = ? #获取适应值 fitness = ? if(i==0): max=np.max(F_values) max_DNA = pop[np.argmax(F_values), :] if(max<np.max(F_values)): max=np.max(F_values) max_DNA=pop[np.argmax(F_values), :] if (i % 10 == 0): print("Most fitted value and X: \n", np.max(F_values), decode(pop[np.argmax(F_values), :])) #选择 pop = ? pop_copy = pop.copy() #交叉 变异 for parent in pop: child = ? child = ? parent[:] = child print("目标函数最大值为：",max) print("其DNA值为：",max_DNA) print("其X值为：",decode(max_DNA))

假设DNA序列中的每一位代表x值的二进制小数点后一位，那么可以使用如下代码实现： python def decode(pop): return f1(pop).round(3) 2. 目标函数值 F_values，可以使用 aim() 函数计算，即： ...

好的，以下是代码的补全和生成遗传算法收敛曲线的图表： python import matplotlib.pyplot as plt import math import random import numpy as np pop_size = 50 # 种群数量 PC=0.6 # 交叉概率 PM=0.1 #变异概率 X_max=10 #最大值 X_min=0 #最小值 DNA_SIZE=10 #DNA长度与保留位数有关,2**10 当前保留3位小数点 N_GENERATIONS=100 """ 求解的目标表达式为： y = 10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x) x=[0,5] """ # 定义目标函数 def aim(x): return 10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x) # 解码DNA得到X值 def decode(pop): return pop.dot(2 ** np.arange(DNA_SIZE)[::-1]) *(X_max-X_min)/ float(2**DNA_SIZE-1) + X_min # 计算适应性评分 def get_fitness(X_value): return f2(aim(X_value)) # 自然选择（轮盘赌）获取下一代个体 def selection(pop, fitness): return f3(pop, fitness) # 交叉操作 def crossover(parent, pop): return f4(parent, pop) # 变异操作 def mutation(child, pm): return f5(child,pm) # 初始化种群 pop = np.random.randint(2, size=(pop_size, DNA_SIZE)) # 迭代 max_fitness_value = [] for i in range(N_GENERATIONS): #解码得到X值 X_value = np.array([decode(p) for p in pop]) #获取当前种群中每个体的目标函数值 F_values = get_fitness(X_value) #获取当前种群中每个体的适应值 fitness = F_values/np.sum(F_values) #选择下一代个体 pop = selection(pop, fitness) #复制当前种群 pop_copy = pop.copy() #交叉 变异 for parent in pop: child = crossover(parent, pop) child = mutation(child, PM) parent[:] = child #记录当前迭代中目标函数的最大值 max_fitness_value.append(np.max(F_values)) if (i % 10 == 0): print("Most fitted value and X: \n", np.max(F_values),

X_value[np.argmax(F_values)]) # 生成遗传算法收敛曲线的图表 plt.plot(np.arange(N_GENERATIONS), max_fitness_value) plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Max Fitness Value') plt.show() 请问，这段代码中...

import numpy as np from numpy.ma import cos import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import datetime import warnings warnings.filterwarnings("ignore") np.random.seed(2022) DNA_SIZE = 24 #编码长度 POP_SIZE =100 #种群大小 CROSS_RATE = 0.8 #交叉率 MUTA_RATE = 0.15 #变异率 Iterations = 10 #代次数 X_BOUND = [0,10] #X区间 Y_BOUND = [0,10] #Y区间 ########## Begin ########## # 适应度函数 def F(x, y): return # 对数据进行编码 def decodeDNA(pop): #解码 x_pop = pop[:,1::2] #奇数列表示X y_pop = pop[:,::2] #偶数列表示y # 适应度评估 def getfitness(pop): x,y = decodeDNA(pop) # 选择 def select(pop, fitness): # 根据适应度选择 temp = return pop[temp] # 交叉 def crossmuta(pop, CROSS_RATE): # 变异 def mutation(temp, MUTA_RATE): ########## End ########## def print_info(pop): #用于输出结果 fitness = getfitness(pop) maxfitness = np.argmax(fitness) #返回最大值的索引值 print("max_fitness:", fitness[maxfitness]) x,y = decodeDNA(pop) print("最优的基因型：", pop[maxfitness]) print("(x, y):", (x[maxfitness], y[maxfitness])) print("F(x,y)_max = ",F(x[maxfitness],y[maxfitness])) def plot_3d(ax): X = np.linspace(*X_BOUND, 100) Y = np.linspace(*Y_BOUND, 100) X, Y = np.meshgrid(X, Y) Z = F(X, Y) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm) ax.set_zlim(-20, 100) ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_zlabel('z') plt.pause(3) # plt.show() start_t = datetime.datetime.now() if __name__ == "__main__": fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) plt.ion() plot_3d(ax) pop = np.random.randint(2, size=(POP_SIZE, DNA_SIZE * 2)) for _ in range(Iterations): # 迭代N代 x, y = decodeDNA(pop) if 'sca' in locals(): sca.remove() sca = ax.scatter(x, y, F(x, y), c='black', marker='o'); # plt.show(); plt.pause(0.1) pop = np.array(crossmuta(pop, CROSS_RATE)) fitness = getfitness(pop) pop = select(pop, fitness) # 选择生成新的种群 end_t = datetime.datetime.now() print_info(pop) plt.ioff() plot_3d(ax) plt.savefig("/data/workspace/myshixun/step1/student/img.jpg")

这是一个Python代码段，使用了numpy、matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d库进行科学...其中，DNA_SIZE变量表示DNA序列的长度，其他代码用于生成随机数并在三维空间中绘制某些数据。也使用了warnings库来忽略警告信息。
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python遗传算法实现tsp问题

pop = np.random.randint(0, 2, size=(POP_SIZE, dist_matrix.shape[0])) for i in range(N_GENERATIONS): pop = evolve(pop) best_idx = np.argmax(get_fitness(translateDNA(pop))) best_path = translateDNA...

利用遗传算法求解TSP问题python代码

cross_points = np.random.randint(0, 2, self.dna_size).astype(np.bool) keep_city = parent[~cross_points] insert_city = pop[i_, np.isin(pop[i_].ravel(), keep_city, invert=True)] parent[:] = np....

帮我用python复现一下遗传算法

pop = np.random.randint(2, size=(POP_SIZE, DNA_SIZE)) # 迭代遗传算法 for _ in range(N_GENERATIONS): fitness = get_fitness(pop) pop = select(pop, fitness) pop = crossover_and_mutation(pop) # 打印...

用python实现遗传平衡和遗传漂变的计算机模拟：每个群体的大小分别选取10，20，50， 100，1000，10000；遗传的代数分别选取1、2、3、5、10，50，100，500，1000。

return np.random.randint(2, size=(pop_size, DNA_SIZE)) # 定义适应度函数 def fitness(pop): return np.sum(pop, axis=1) # 定义选择函数 def select(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(POP_...

请用python语言编写一段遗传算法的代码，要求对[12,6]的矩阵内的数值进行优化，希望使用实值编码，每一个数值范围都在-1.4到1.7之间，要求矩阵的每一列的和在乘上-20后分别等于54,55,56,57,58,59,100,101,102,103,104,105。额外要求如下：1，为了每列之间元素变化平缓，去除变化剧烈的数值，期望用dct编码对所要求的矩阵进行变换编码，数值的振幅在-1到1之间。2 为了提高效率，希望在dct编码时对原本的[12,6]的矩阵进行压缩，压缩为[6,3]大小的数据量。3 将编码后的[6,3]的矩阵放入遗传算法中优化，然后逆变换回[12,6]的矩阵，要求这个矩阵的每一列满足最开始提出的要求，且数值范围也在规定范围内。总之，只要能完成以上目标即可。

child[np.random.randint(DNA_SIZE)] += np.random.normal(scale=0.1) new_pop[j] = child pop = new_pop # 输出最优解 matrix = np.apply_along_axis(decode, 1, pop) fitness = get_fitness(matrix) best_idx ...
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