python遗传算法求函数极值的实现代码_python遗传算法

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遗传算法

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python 遗传算法求函数极值的实现代码遗传算法求函数极值的实现代码

今天小编就为大家分享一篇python 遗传算法求函数极值的实现代码，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮

助。一起跟随小编过来看看吧

废话不多说，大家直接看代码吧！

"""遗传算法实现求函数极大值—Zjh"""

import numpy as np

import random

import matplotlib.pyplot as plt

class Ga():

"""求出二进制编码的长度"""

def __init__(self):

self.boundsbegin = -2

self.boundsend = 3

precision = 0.0001 # 运算精确度

self.Bitlength = int(np.log2((self.boundsend - self.boundsbegin)/precision))+1#%染色体长度

self.popsize = 50# 初始种群大小

self.Generationmax = 12# 最大进化代数

self.pcrossover = 0.90# 交叉概率

self.pmutation = 0.2# 变异概率

self.population=np.random.randint(0,2,size=(self.popsize,self.Bitlength))

"""计算出适应度"""

def fitness(self,population):

Fitvalue=[]

cumsump = []

for i in population:

x=self.transform2to10(i)#二进制对应的十进制

xx=self.boundsbegin + x * (self.boundsend - self.boundsbegin) / (pow(2,self.Bitlength)-1)

s=self.targetfun(xx)

Fitvalue.append(s)

fsum=sum(Fitvalue)

everypopulation=[x/fsum for x in Fitvalue]

cumsump.append(everypopulation[0])

everypopulation.remove(everypopulation[0])

for j in everypopulation:

p=cumsump[-1]+j

cumsump.append(p)

return Fitvalue,cumsump

"""选择两个基因，准备交叉"""

def select(self,cumsump):

seln=[]

for i in range(2):

j = 1

r=np.random.uniform(0,1)

prand =[x-r for x in cumsump]

while prand[j] < 0:

j = j + 1

seln.append(j)

return seln

"""交叉"""

def crossover(self, seln, pc):

d=self.population[seln[1]].copy()

f=self.population[seln[0]].copy()

r=np.random.uniform()

if r<pc:

print('yes')

c=np.random.randint(1,self.Bitlength-1)

print(c)

a=self.population[seln[1]][c:]

b=self.population[seln[0]][c:]

d[c:]=b

f[c:]=a

print(d)

print(f)

g=d

h=f

else:

g=self.population[seln[1]]

h=self.population[seln[0]]

return g,h

"""变异操作"""

def mutation(self,scnew,pmutation):

r=np.random.uniform(0, 1)

if r < pmutation:

v=np.random.randint(0,self.Bitlength)

scnew[v]=abs(scnew[v]-1)

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