遗传算法在资源分配中的优化方法研究

# 2.1 遗传算法的编码方案

遗传算法的编码方案是指将问题中的变量表示为染色体中的一系列基因。常用的编码方案包括：

### 2.1.1 二进制编码

二进制编码将每个变量表示为一个二进制字符串。例如，对于一个取值范围为 [0, 100] 的变量，可以将其编码为一个长度为 7 的二进制字符串，其中前 6 位表示整数部分，最后 1 位表示小数部分。

import random

# 生成一个长度为 7 的随机二进制字符串
binary_string = ''.join(random.choices(['0', '1'], k=7))

# 解析二进制字符串
integer_part = int(binary_string[:6], 2)
decimal_part = int(binary_string[6], 2) / 2

# 计算变量值
variable_value = integer_part + decimal_part

### 2.1.2 实数编码

实数编码将每个变量直接表示为一个实数。这种编码方式简单直接，但对于离散变量或取值范围有限的变量可能不太合适。

import random

# 生成一个随机实数
real_number = random.uniform(0, 100)

# 设置变量值
variable_value = real_number

# 2.1 遗传算法的编码方案

遗传算法的编码方案是将问题中的个体表示为基因型，即一串编码符号。编码方案的选择对遗传算法的性能有重要影响。常用的编码方案包括：

### 2.1.1 二进制编码

二进制编码是最简单的编码方案，将个体表示为一串 0 和 1 的比特串。例如，一个 8 位的二进制编码可以表示 256 个不同的个体。二进制编码的优点是简单易用，缺点是精度有限，对于连续变量的表示不方便。

# 二进制编码示例
gene = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1]

### 2.1.2 实数编码

实数编码将个体表示为一串实数。实数编码的优点是精度高，可以表示连续变量。缺点是编码长度较长，可能会导致遗传算法的搜索空间变大。

# 实数编码示例
gene = [0.3, 0.7, 0.2, 0.5, 0.9, 0.1, 0.4, 0.8]

**参数说明：**

* **gene：**基因型，表示个体的编码。

**逻辑分析：**

* 二进制编码和实数编码是遗传算法中常用的两种编码方案。
* 二进制编码简单易用，但精度有限。
* 实数编码精度高，但编码长度较长。
* 选择合适的编码方案需要根据问题的具体情况进行考虑。

# 3. 遗传算法优化方法的实验与分析

### 3.1 实验环境和数据集

#### 3.1.1 实验平台和软件

实验平台：采用高性能计算集群，配备 Intel Xeon E5-2690 v4 处理器、128GB 内存和 1TB 硬盘。

软件环境：

- 操作系统：CentOS 7.6
- 编程语言：Python 3.7
- 遗传算法库：DEAP (Distributed Evolutionary Algor