python实现EDA算法

EDA（Estimation of Distribution Algorithm）是一种基于概率模型的进化算法。下面是一个Python实现的示例：

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
from scipy.stats import truncnorm

然后，我们定义一个函数来初始化种群：

def initialize_population(pop_size, n_vars, bounds):
    pop = []
    for i in range(pop_size):
        individual = []
        for j in range(n_vars):
            a, b = bounds[j]
            r = truncnorm.rvs(a, b)
            individual.append(r)
        pop.append(individual)
    return np.array(pop)

其中，`pop_size`是种群大小，`n_vars`是变量数量，`bounds`是变量的范围。`truncnorm.rvs(a, b)`是一个用于生成截断正态分布的函数。

接下来，我们定义一个函数来计算适应度：

def evaluate(population, fitness_func):
    return np.array([fitness_func(individual) for individual in population])

其中，`fitness_func`是一个用于计算适应度的函数。

然后，我们定义一个函数来选择父代：

def select_parents(population, fitness, n_parents):
    fitness = fitness / np.sum(fitness)
    parents_idx = np.random.choice(np.arange(len(population)), size=n_parents, replace=False, p=fitness)
    return population[parents_idx]

其中，`n_parents`是父代数量。

接下来，我们定义一个函数来生成新的个体：

def generate_offspring(parents, n_offspring):
    n_parents, n_vars = parents.shape
    offspring = []
    for i in range(n_offspring):
        p1 = parents[np.random.randint(n_parents)]
        p2 = parents[np.random.randint(n_parents)]
        child = []
        for j in range(n_vars):
            if np.random.rand() < 0.5:
                child.append(p1[j])
            else:
                child.append(p2[j])
        offspring.append(child)
    return np.array(offspring)

其中，`n_offspring`是要生成的个体数量。

最后，我们定义一个函数来运行EDA算法：

def eda(pop_size, n_vars, bounds, fitness_func, n_generations):
    population = initialize_population(pop_size, n_vars, bounds)
    for i in range(n_generations):
        fitness = evaluate(population, fitness_func)
        parents = select_parents(population, fitness, pop_size // 2)
        offspring = generate_offspring(parents, pop_size)
        population = np.vstack((population, offspring))
        fitness = evaluate(population, fitness_func)
        elite_idx = np.argsort(fitness)[-pop_size:]
        population = population[elite_idx]
    return population[np.argmax(evaluate(population, fitness_func))]

其中，`n_generations`是迭代次数，返回的是最优个体。

以上就是一个简单的Python实现的EDA算法。当然，这只是一个示例，实际应用中需要根据具体问题进行调整。