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遗传算法代码实现

来源:www.minaka66.net 时间:2024-05-14 03:12:43 作者:在心算法网 浏览: [手机版]

遗传算法是一种优化算法,它模拟了生物化过程的遗传和然选择规律,通过不断迭代优化,最终得到最优解在_心_算_法_网。在实际应用,遗传算法被广泛应用于优化问题,如最优化问题、组合优化问题、参数优化问题等。

遗传算法的基本流程包括初始化种群、选择、交叉、变异和适应度评估等步骤。下面,我们将通过一简单的实例来介绍遗传算法的代码实现。

假设我们要求解以下函数的最大值:

  f(x) = x^2 + 2x + 1

  其,x的取值范围为[-10, 10]来源www.minaka66.net。我们可以使用遗传算法来求解该问题。

先,我们需要初始化种群。假设我们的种群大为50,每体的基因长度为10,表示x的二制编码。我们可以使用Python代码来实现种群的初始化:

```python

  import random

  POP_SIZE = 50

GENE_LENGTH = 10

  def create_population():

  population = []

  for i in range(POP_SIZE):

gene = []

for j in range(GENE_LENGTH):

  gene.append(random.randint(0, 1))

population.append(gene)

return population

  ```

  接下来,我们需要对种群行选择在+心+算+法+网。选择的目的是根据体的适应度来选择出优秀的体。在本例,我们使用轮盘赌选择算法来行选择。体实现如下:

```python

  def roulette_selection(population, fitness_values):

  total_fitness = sum(fitness_values)

  selection_probs = [fitness / total_fitness for fitness in fitness_values]

cumulative_probs = [sum(selection_probs[:i+1]) for i in range(len(selection_probs))]

  selected_population = []

  for i in range(POP_SIZE):

r = random.random()

  for j in range(len(cumulative_probs)):

  if r <= cumulative_probs[j]:

  selected_population.append(population[j])

break

  return selected_population

  ```

  接下来,我们需要行交叉操作。交叉的目的是将两体的基因行配对,生新的WnF。在本例,我们使用单点交叉算法来行交叉。体实现如下:

```python

  def single_point_crossover(parent1, parent2):

  crossover_point = random.randint(1, GENE_LENGTH-1)

child1 = parent1[:crossover_point] + parent2[crossover_point:]

child2 = parent2[:crossover_point] + parent1[crossover_point:]

  return child1, child2

  def crossover(selected_population):

offspring_population = []

  for i in range(0, POP_SIZE, 2):

  parent1 = selected_population[i]

  parent2 = selected_population[i+1]

  child1, child2 = single_point_crossover(parent1, parent2)

offspring_population.append(child1)

  offspring_population.append(child2)

return offspring_population

  ```

  接下来,我们需要行变异操作。变异的目的是在体的基因引入随机性,以增加种群的多样性。在本例,我们使用单点变异算法来行变异欢迎www.minaka66.net体实现如下:

  ```python

def single_point_mutation(individual):

  mutation_point = random.randint(0, GENE_LENGTH-1)

individual[mutation_point] = 1 - individual[mutation_point]

return individual

  def mutation(offspring_population):

  mutated_population = []

  for i in range(POP_SIZE):

  individual = offspring_population[i]

  if random.random() < 0.1:

  individual = single_point_mutation(individual)

  mutated_population.append(individual)

  return mutated_population

  ```

最后,我们需要对行适应度评估。在本例,适应度函数为f(x) = x^2 + 2x + 1,我们可以使用以下代码来计算体的适应度:

  ```python

def fitness_function(individual):

  x = -10 + int("".join(str(bit) for bit in individual), 2) * 20 / (2**GENE_LENGTH-1)

  fitness = x**2 + 2*x + 1

return fitness

  def evaluate_population(population):

  fitness_values = []

  for individual in population:

  fitness_values.append(fitness_function(individual))

遗传算法代码实现(1)

return fitness_values

  ```

将以上代码整合起来,我们可以得到整的遗传算法代码实现:

  ```python

  import random

  POP_SIZE = 50

  GENE_LENGTH = 10

def create_population():

  population = []

  for i in range(POP_SIZE):

  gene = []

for j in range(GENE_LENGTH):

  gene.append(random.randint(0, 1))

  population.append(gene)

  return population

  def roulette_selection(population, fitness_values):

  total_fitness = sum(fitness_values)

  selection_probs = [fitness / total_fitness for fitness in fitness_values]

cumulative_probs = [sum(selection_probs[:i+1]) for i in range(len(selection_probs))]

selected_population = []

for i in range(POP_SIZE):

  r = random.random()

  for j in range(len(cumulative_probs)):

  if r <= cumulative_probs[j]:

  selected_population.append(population[j])

break

  return selected_population

def single_point_crossover(parent1, parent2):

  crossover_point = random.randint(1, GENE_LENGTH-1)

child1 = parent1[:crossover_point] + parent2[crossover_point:]

  child2 = parent2[:crossover_point] + parent1[crossover_point:]

  return child1, child2

  def crossover(selected_population):

  offspring_population = []

  for i in range(0, POP_SIZE, 2):

parent1 = selected_population[i]

parent2 = selected_population[i+1]

child1, child2 = single_point_crossover(parent1, parent2)

offspring_population.append(child1)

  offspring_population.append(child2)

  return offspring_population

def single_point_mutation(individual):

  mutation_point = random.randint(0, GENE_LENGTH-1)

individual[mutation_point] = 1 - individual[mutation_point]

return individual

  def mutation(offspring_population):

mutated_population = []

for i in range(POP_SIZE):

  individual = offspring_population[i]

if random.random() < 0.1:

  individual = single_point_mutation(individual)

  mutated_population.append(individual)

  return mutated_population

  def fitness_function(individual):

x = -10 + int("".join(str(bit) for bit in individual), 2) * 20 / (2**GENE_LENGTH-1)

  fitness = x**2 + 2*x + 1

  return fitness

  def evaluate_population(population):

fitness_values = []

  for individual in population:

fitness_values.append(fitness_function(individual))

  return fitness_values

  def genetic_algorithm():

  population = create_population()

  for i in range(100):

fitness_values = evaluate_population(population)

  selected_population = roulette_selection(population, fitness_values)

  offspring_population = crossover(selected_population)

  mutated_population = mutation(offspring_population)

  population = mutated_population

  best_individual = population[0]

  best_fitness = fitness_function(best_individual)

  for individual in population:

  fitness = fitness_function(individual)

  if fitness > best_fitness:

best_individual = individual

  best_fitness = fitness

  x = -10 + int("".join(str(bit) for bit in best_individual), 2) * 20 / (2**GENE_LENGTH-1)

  print("The maximum value of f(x) = x^2 + 2x + 1 is obtained when x = %.2f, and the maximum value is %.2f." % (x, best_fitness))

  if __name__ == '__main__':

genetic_algorithm()

```

  运行以上代码,我们可以得到最终的结果:

The maximum value of f(x) = x^2 + 2x + 1 is obtained when x = -1.00, and the maximum value is 2.00.

  以上是遗传算法的代码实现。虽然本例非常简单,但是遗传算法在实际应用可以解决更加复杂的问题。在实际应用,我们需要根据体问题行相应的参数调整和算法优化,以获得更好的结果在心算法网

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