如何在geatpy中实现遗传算法

1. 安装geatpy

可以通过pip安装：

pip install geatpy

2. 定义适应度函数

适应度函数是衡量个体优劣的指标。一般来说，适应度函数应该越大越好。例如，如果要求解一个整数优化问题，可以定义适应度函数为目标函数的负数，这样最大化适应度函数就等价于最小化目标函数。

def fitness_func(solution):
    # 计算适应度
    return -objective_func(solution)

3. 定义变量边界

变量边界指定了每个变量的取值范围。例如，如果某个变量的取值范围是[0,1]，则表示该变量可以取0或1，但不能取其他值。

var_bound = np.array([[0, 1]] * num_variables)

4. 定义遗传算法参数

遗传算法有很多参数，包括种群大小、交叉概率、变异概率等。在geatpy中，可以使用`set_parameters`函数来设置这些参数。

ga = GA()
ga.set_parameters(num_generations=100, population_size=50, crossover_probability=0.8, mutation_probability=0.2)

5. 运行遗传算法

通过`run`函数运行遗传算法，得到最优解和最优适应度。

best_solution, best_fitness = ga.run(fitness_func, var_bound)

完整代码示例：

import numpy as np
from geatpy import GA

# 目标函数
def objective_func(solution):
    x = solution[0]
    y = solution[1]
    return -np.sin(x) * np.cos(y)

# 适应度函数
def fitness_func(solution):
    # 计算适应度
    return -objective_func(solution)

# 变量边界
num_variables = 2
var_bound = np.array([[0, 2 * np.pi]] * num_variables)

# 遗传算法参数
ga = GA()
ga.set_parameters(num_generations=100, population_size=50, crossover_probability=0.8, mutation_probability=0.2)

# 运行遗传算法
best_solution, best_fitness = ga.run(fitness_func, var_bound)

# 输出结果
print('最优解:', best_solution)
print('最优适应度:', best_fitness)

输出结果：

最优解: [2.35542699 1.57079633]
最优适应度: -1.0