量子遗传算法Python,csdn遗传算法

　　算法库中提到的内容不多。不是说这些内容不重要，而是我想把最实用最简单的内容降级，一次性给大家注入很多内容。相信大家已经很迷茫了。边肖粗略的看了一下算法库，发现有一个内容是每个人都必须学习的，那就是遗传算法库。如果你还不知道这个术语，也可以大致看看下面的内容。如果你正在学习它，你必须

　　遗传算法库——scikit-opt

　　封装了七种启发式算法的Python代码库

　　(差分进化算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫优化算法)

　　安装

　　pipinstallscikit-opt遗传算法示例代码

　　第一步：定义你的问题

　　-演示代码：示例/demo_ga.py#s1

　　importnumpyasnp

　　defschaffer :

　　这种功能具有足够的局部最小化，可以承受强烈的冲击

　　值为0的globalminimumat(0，0)

　　x1，x2=p

　　x=np.square(x1) np.square(x2)

　　return 0.5(NP . sin(x)-0.5)/NP . square(1 0.001 * x)第二步：运行遗传算法

　　-演示代码：示例/demo_ga.py#s2

　　弗洛姆斯科。GAimportGA

　　ga=GA(func=schaffer，n_dim=2，size_pop=50，max_iter=800，lb=[-1，-1]，ub=[1，1]，precision=1e-7)

　　best_x，best_y=ga.run()

　　打印(最佳_x: ，最佳_x， n ，最佳_y: ，最佳_ y)第三步：用 matplotlib 画出结果

　　-演示代码：示例/demo_ga.py#s3

　　importpandasaspd

　　importmatplotlib.pyplotasplt

　　Y_history=pd。数据框架(ga.all_history_Y)

　　fig，ax=plt.subplots(2，1)

　　ax[0]。plot(Y_history.index，Y_history.values，.，color=red )

　　Y_history.min(轴=1)。孜然()。plot(kind=line )

　　运行效果：

　　好了，这就是关于遗传算法的全部内容。不知道大家有没有学过？以上内容很实用，以后写项目一定会遇到。所以，一定要牢记，掌握它很重要~

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