最近看了一下遗传算法，使用轮盘赌选择染色体，使用单点交叉，下面是代码实现（python3） ...

算法特征:自由空间, 定长编码 核心操作:选择: 择优选择交叉: 全空间可遍历变异: 增强全空间的搜索能力 编码选择:二进制编码, 字符编码, 小数编码注意: 编码选择以方便核心的三个操作为准, 具体问题具体分析. 适用范围:一般来讲, 如果一个优化问题的特征空间满足遗传算法 ...

关于遗传算法 遗传算法是仿照自然界中生物进化而产生的一类优化算法。个人感觉遗传算法简单粗暴，适应性广。关于遗传算法的介绍网上有很多了，这里按照我自己的理解简单概括一下。 编码解码，将待优化的参数编码为DNA序列，最简单直接的为二进制编码（即有两种碱基的DNA链）； 生成随机初代 ...

详解用python实现简单的遗传算法 今天整理之前写的代码，发现在做数模期间写的用python实现的遗传算法，感觉还是挺有意思的，就拿出来分享一下。 首先遗传算法是一种优化算法，通过模拟基因的优胜劣汰，进行计算（具体的算法思路什么的就不赘述 ...

ObjFunction.py GAIndividual.py GeneticAlgorithm.py 运行程序： ...

python据说功能强大，触角伸到各个领域，网上搜了一下其科学计算和工程计算能力也相当强，具备各种第三方包，除了性能软肋外，其他无可指摘，甚至可以同matlab等专业工具一较高下。 从网上找了一个使用遗传算法实现数据拟合的例子学习了一下，确实Python相当贴合自然语言，终于编程语言也能说人话 ...

yield作为python内置关键字，译为生产。在函数中可暂时认为 return 的替代品。 如果某函数包含 yield，直接调用此函数时，函数并不直接执行函数逻辑，而是返回一个generator。 通过调用 generator.next() 或 item (for循环) 触发函数执行，执行 ...

基因遗传算法是一种灵感源于达尔文自然进化理论的启发式搜索算法。该算法反映了自然选择的过程，即最适者被选定繁殖，并产生下一代。本文简要地介绍了遗传算法的基本概念和实现，希望能为读者展示启发式搜索的魅力。_ 如上图（左）所示，遗传算法的个体由多条染色体组成，每条染色体由多个基因组成。上图（右 ...