python泊位分配遗传算法

Python泊位分配遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化技术，用于解决复杂的泊车位分配问题。这个问题常见于城市交通管理和停车系统规划中，目标是找到一种有效的车辆停放方案，使得停车位的利用率最大化、进出路径最短或满足特定约束条件。

遗传算法(Genetic Algorithm, GA)在这里的应用包括以下几个步骤：
1. **编码**：将可能的停车方案表示成染色体，比如每个车位对应染色体的一个位置，0代表空位，1代表已停车辆。
2. **初始化**：随机生成一组初始解（即停车方案）作为种群。
3. **适应度评估**：计算每个解（停车方案）的适应度函数值，例如总距离、等待时间等，数值越小表明方案越好。
4. **选择**：基于适应度选择一部分个体进入下一代，通常选择概率与其适应度成正比。
5. **交叉**：通过基因重组操作（如单点交叉或两点交叉），创建新的个体。
6. **变异**：对某些个体进行变异操作（如随机改变一个或几个车位状态），增加解空间的多样性。
7. **迭代**：重复上述步骤直到达到预设的停止条件，如最大迭代次数或达到满意的适应度阈值。