Geatpy是一个高性能实用型的Python遗传算法工具箱，提供一个面向对象的进化算法框架，经过全面改版后，新版Geatpy2目前由华南农业大学、暨南大学、华南理工等本硕博学生联合团队开发及维护。 Website (including documentation): http ...

Geatpy The Genetic and Evolutionary Algorithm Toolbox for Python Introduction Website (including documentation): http://www.geatpy ...

目录 前言 概述 启发式的理解（重点） 优化问题的定义 个体编码 初始族群的创建 评价 配种选择 锦标赛 轮盘赌选择 ...

园子里关于遗传算法的教案不少，但基于geatpy框架的并未多见，故分享此文以作参考，还望广大园友多多指教！ Geatpy出自三所名校联合团队之手，是遗传算法领域的权威框架（python），其效率之高、应用领域之广远胜诸多第三方工具，此处不作赘述，直接上链接： 官网：http ...

开学了，各种忙起来了… 上一篇介绍了AForge.NET在人工神经网络上的一点点使用，但是老觉不过瘾。matlab用着实在不习惯，就又琢磨了一下进化计算。 进化计算简介 进化计算算不上新的方法了，已经有大量研究人员作出了努力，这导致了大量的进化计算算法出现。他们不仅研究算法本身，还致力于扩大 ...

　　本文主要介绍python遗传算法工具箱DEAP的实现。先介绍deap的如何使用，再深入介绍deap的框架实现，以及遗传算法的各种实现算法。 　　代码可以参考 https://github.com/sumatrae/deap 　　下面是使用deap求解TSP的实现 ...

首先了解一下达尔文进化论：人类在繁衍过程中，通过交配产生基因重组和变异，从而产生更好的个体，也可能是更差的个体， 每一代人接受大自然的考验，优胜略汰，适应能力强的被保存下来，差的被淘汰，使得人类对环境的适应能力越来越强； 遗传算法就是借鉴了人类的进化过程，更好地适应环境就是我们的目标（y ...

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 ...