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“”“
进口numpy np
进口随机
进口matplotlib。pyplot作为plt
类Ga ():
”“求出二进制编码的长度”“
def __init__(自我):
自我。boundsbegin=2
自我。boundsend=3
精度=0.0001 #运算精确度
自我。Bitlength=int (np.log2(自我。boundsend - self.boundsbegin)/精密))+ 1 # %染色体长度
自我。popsize=50 #初始种群大小
自我。Generationmax=12 #最大进化代数
自我。pcrossover=0.90 #交叉概率
自我。pmutation=0.2 #变异概率
self.population=np.random.randint(0、2、大?(self.popsize self.Bitlength))
”““计算出适应度”“
def健身(自我、人口):
Fitvalue=https://www.yisu.com/zixun/[]
cumsump=[]
因为我在人口:
x=self.transform2to10 (i) #二进制对应的十进制
xx=自我。boundsbegin + x *(自我。boundsend self.boundsbegin)/(战俘(self.Bitlength) 1)
s=self.targetfun (xx)
Fitvalue.append (s)
fsum=总和(Fitvalue)
everypopulation=[x/fsum Fitvalue)
cumsump.append (everypopulation [0])
everypopulation.remove (everypopulation [0])
在everypopulation j:
p=cumsump [1] + j
cumsump.append (p)
返回Fitvalue cumsump”“选择两个基因,准备交叉”“
def选择(自我,cumsump):
seln=[]
因为我在范围(2):
j=1
r=np.random.uniform (0, 1)
prand=x (x r cumsump)
虽然prand [j] & lt;0:
j=+ 1
seln.append (j)
返回seln
”““交叉”“”
def交叉(自我,seln, pc):
d=self.population [seln [1]] .copy ()
f=self.population [seln [0]] .copy ()
r=np.random.uniform ()
如果r之前
一个函数求极值的仿真的作业,参考了别人的matlab代码,用python复现了一遍,加深印象!
以上这篇python遗传算法求函数极值的实现代码就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
