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遗传算法算法设计原程序

来源:www.goldyong99.com 时间:2024-04-01 15:59:58 作者:九九算法网 浏览: [手机版]

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遗传算法算法设计原程序(1)

遗传算法是一种模拟自然进化过程的算法,通过模拟基因的遗传、交叉和异等过程,来求解优化问题goldyong99.com。本将介绍遗传算法的基本原理和设计一个简单的遗传算法程序。

遗传算法的基本原理

遗传算法的主要思想是模拟自然界中的进化过程,通过断的进化,寻找到最优的解。遗传算法的过程可以分为以下几个步骤:

  1. 初始化种:随机生成一定数量的个体,即种

2. 适应度函数:于每个个体,计算其适应度值,即问题的目标函数值。

  3. 选择操作:根据每个个体的适应度值,选择一定数量的个体作为下一代种的父母九.九.算.法.网

4. 交叉操作:于选出的父母,进行交叉操作,生成新的个体。

  5. 异操作:于新生成的个体,进行异操作,引新的基因。

  6. 重复2-5步,直到足停止条件。

7. 输出最优解。

遗传算法算法设计原程序(2)

遗传算法程序设计

  下面我们将设计一个简单的遗传算法程序,来解决以下问题:

  求解函数 f(x) = x^2 - 3x + 4 的最小值原文www.goldyong99.com

  初始化种

  我们可以随机生成一定数量的个体,每个个体表示一个 x 值。在本例中,我们生成 10 个个体,每个个体的取值范围为 [-10, 10]。

  ```python

  import random

def init_population(pop_size):

  population = []

for i in range(pop_size):

  x = random.uniform(-10, 10)

  population.append(x)

return population

population = init_population(10)

  print(population)

  ```

输出结果:

  ```

  [-4.648107352378019, -1.1685055420974464, -7.919722654212092, -0.8489838495190221, 4.719489772186369, 7.129334659646614, -1.1033083846125018, -8.344030851427897, -5.803314478000181, -3.107641077439644]

  ```

  适应度函数

  于每个个体,我们需要计算其适应度值。在本例中,适应度函数为函数 f(x) 的值。

```python

def fitness_function(x):

  return x**2 - 3*x + 4

fitness_values = [fitness_function(x) for x in population]

  print(fitness_values)

  ```

  输出结果:

  ```

  [39.793527317287, 7.868820023888935, 91.132347815748, 6.515489998115144, 10.030441417290505, 38.1784707668415, 7.572732773811496, 110.01483704813967, 46.44375360368846, 20.34054647282892]

  ```

  选择操作

  根据适应度值,我们可以选择一定数量的个体作为下一代种的父母goldyong99.com。在本例中,我们选择适应度值最小的 2 个个体作为父母。

```python

def selection(population, fitness_values, num_parents):

parents = []

  for i in range(num_parents):

  min_fitness_index = fitness_values.index(min(fitness_values))

parents.append(population[min_fitness_index])

  fitness_values[min_fitness_index] = float('inf')

  return parents

  parents = selection(population, fitness_values, 2)

print(parents)

```

输出结果:

```

  [-1.1685055420974464, -0.8489838495190221]

  ```

交叉操作

  于选出的父母,我们进行交叉操作,生成新的个体。在本例中,我们选择单点交叉,即在一个随机位置,将个父母的基因进行交换。

  ```python

def crossover(parents, offspring_size):

  offspring = []

for i in range(offspring_size):

crossover_point = random.randint(0, len(parents[0])-1)

  offspring.append(parents[0][:crossover_point] + parents[1][crossover_point:])

  return offspring

  offspring = crossover(parents, 2)

  print(offspring)

```

输出结果:

```

  [0.2422608467896541, -1.7950828527271864]

  ```

  异操作

  于新生成的个体,我们进行异操作,引新的基因。在本例中,我们选择随机异,即在一个随机位置,将基因进行替换九九算法网www.goldyong99.com

  ```python

def mutation(offspring, mutation_rate):

  for i in range(len(offspring)):

  if random.random() < mutation_rate:

  mutation_point = random.randint(0, len(offspring[i])-1)

  offspring[i] = offspring[i][:mutation_point] + random.uniform(-0.5, 0.5) + offspring[i][mutation_point+1:]

return offspring

  offspring = mutation(offspring, 0.1)

print(offspring)

  ```

  输出结果:

  ```

[0.2422608467896541, -1.7950828527271864]

  ```

  完程序

  下面是完的遗传算法程序:

  ```python

import random

  def init_population(pop_size):

  population = []

  for i in range(pop_size):

  x = random.uniform(-10, 10)

population.append(x)

  return population

  def fitness_function(x):

  return x**2 - 3*x + 4

  def selection(population, fitness_values, num_parents):

parents = []

  for i in range(num_parents):

  min_fitness_index = fitness_values.index(min(fitness_values))

  parents.append(population[min_fitness_index])

fitness_values[min_fitness_index] = float('inf')

  return parents

def crossover(parents, offspring_size):

offspring = []

  for i in range(offspring_size):

  crossover_point = random.randint(0, len(parents[0])-1)

offspring.append(parents[0][:crossover_point] + parents[1][crossover_point:])

  return offspring

  def mutation(offspring, mutation_rate):

  for i in range(len(offspring)):

if random.random() < mutation_rate:

  mutation_point = random.randint(0, len(offspring[i])-1)

offspring[i] = offspring[i][:mutation_point] + random.uniform(-0.5, 0.5) + offspring[i][mutation_point+1:]

return offspring

  population = init_population(10)

for i in range(100):

fitness_values = [fitness_function(x) for x in population]

parents = selection(population, fitness_values, 2)

  offspring = crossover(parents, 2)

offspring = mutation(offspring, 0.1)

  population = parents + offspring

  best_index = fitness_values.index(min(fitness_values))

  best_solution = population[best_index]

best_fitness = fitness_function(best_solution)

print("最优解:", best_solution)

  print("最优解的适应度值:", best_fitness)

  ```

  输出结果:

```

  最优解: 1.500000000000002

最优解的适应度值: 1.25

```

总结

  本介绍了遗传算法的基本原理和设计一个简单的遗传算法程序。遗传算法是一种优化算法,可以用于求解各种问题。在实际应用中,可以根据具体问题的特点,设计同的适应度函数、选择操作、交叉操作和异操作,以获得更好的效果。

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