目录 前言 1.优化问题的定义 单目标优化 多目标优化 2.个体编码 实数编码 二进制编码 序列编码(P ...

　　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 ...

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 ...

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） ...

之前介绍过遗传算法，参见：https://www.cnblogs.com/LoganChen/p/7509702.html 我们用Python实现同样的问题解答。 y=10*sin(5*x)+7*abs(x-5)+10 我们来求这个函数在0-10之间的最大值。 先来看一下这个函数的图像 ...

该代码是本人根据B站up主侯昶曦的代码所修改的。 原代码github地址：https://github.com/Houchangxi/heuristic-algorithm/blob/master/TSP问题遗传算法/Genetic Algorithm.py 遗传算法步骤不用讲了，将再多还是不会写 ...

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 ...