遗传算法解决最优化问题

原创

于 2024-03-27 23:21:08 发布 · 597 阅读

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#python #开发语言

本文介绍了如何使用遗传算法解决最优化问题，通过模拟自然选择和遗传机制，优化过程包括初始化种群、计算适应度、遗传操作等步骤。以QimoProblem为例，展示了如何在geatpy框架下实现和找到最小化成本函数的解。

文章目录

概要

本文档描述了使用遗传算法解决最优化问题的过程。在本例中，遗传算法用于找到最小化成本函数的最佳解决方案。通过模拟自然选择和遗传学的过程，算法迭代地改进候选解。

整体架构流程

整个优化过程遵循以下步骤：

初始化种群。
计算适应度。
应用遗传操作（选择、交叉、变异）。
生成新一代种群。
重复上述步骤，直到满足停止条件。

技术名词解释

种群（Population）：一组候选解。
适应度（Fitness）：衡量候选解质量的函数。
交叉（Crossover）：遗传算法中的操作，用于混合父代的遗传信息，产生后代。
变异（Mutation）：在后代产生过程中引入新的遗传变异。
geatpy：一个基于Python的进化算法框架。

技术细节

代码实现了一个名为QimoProblem的问题类，其中定义了成本函数和目标。利用geatpy框架，我们定义了种群、适应度函数，并执行了优化过程。

import numpy as np
import geatpy as ea
import geatpy as ga


# 数据准备
q0 = np.array([706, 28111, 52352, 100804, 756007, 259006]) / 10000
ef = np.array([29, 5.8, 5.98, 2.08, 0.425

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