通过迭代遗传算法得出非线性方程最优解的代码
时间: 2023-07-24 22:26:31 浏览: 53
以下是一个简单的遗传算法的实现,用于求解非线性方程的最优解,你可以根据需要进行修改和优化:
```python
import numpy as np
# 定义适应度函数
def fitness_function(x):
return np.sin(10 * np.pi * x) / (2 * x) + (x - 1) ** 4
# 定义遗传算法的参数
pop_size = 50 # 种群大小
num_generations = 100 # 迭代次数
mutation_probability = 0.1 # 变异概率
crossover_probability = 0.8 # 交叉概率
num_parents = 2 # 父代数量
# 初始化种群
population = np.random.uniform(low=0, high=2, size=(pop_size, 1))
# 迭代遗传算法
for generation in range(num_generations):
# 计算每个个体的适应度
fitness = np.zeros(pop_size)
for i in range(pop_size):
fitness[i] = fitness_function(population[i])
# 选择父代
parents = np.zeros((num_parents, 1))
for i in range(num_parents):
idx = np.argmin(fitness)
parents[i] = population[idx]
fitness[idx] = np.Inf
# 交叉操作
offspring = np.zeros((pop_size - num_parents, 1))
for i in range(num_parents, pop_size):
parent1_idx = np.random.randint(0, num_parents)
parent2_idx = np.random.randint(0, num_parents)
while parent2_idx == parent1_idx:
parent2_idx = np.random.randint(0, num_parents)
parent1 = parents[parent1_idx]
parent2 = parents[parent2_idx]
if np.random.rand() < crossover_probability:
beta = np.random.rand()
offspring[i - num_parents] = beta * parent1 + (1 - beta) * parent2
else:
offspring[i - num_parents] = parent1
# 变异操作
for i in range(num_parents, pop_size):
if np.random.rand() < mutation_probability:
offspring[i] += np.random.normal(0, 0.1)
offspring[i] = np.clip(offspring[i], 0, 2)
# 更新种群
population = np.vstack((parents, offspring))
# 打印最优解
best_idx = np.argmin(fitness)
best_solution = population[best_idx]
print('Best solution:', best_solution)
```
这段代码中,我们首先定义了适应度函数 `fitness_function`,用于计算每个个体的适应度。然后,我们定义了遗传算法的一些参数,包括种群大小、迭代次数、变异概率、交叉概率以及父代数量等。接着,我们初始化种群,并对种群进行迭代。在每一次迭代中,我们先计算每个个体的适应度,并选择出父代。然后,我们进行交叉和变异操作,生成下一代种群,并更新种群。最后,我们输出最优解。
需要注意的是,这段代码只是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。