遗传算法求解y = x^2的最大值（实数编码）

MrGeoLee

于 2020-11-20 09:00:39 发布

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文章标签： python numpy random 遗传算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/MrLeeSour/article/details/109838269

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本文介绍了如何运用Python结合numpy和random库实现遗传算法，以寻找二次函数y=x^2的最大值。通过实数编码方式，演示了遗传算法的基本流程和关键步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#coding = utf-8
#author: MrGeoLee
import random
import matplotlib.pyplot as plt
from tqdm import tqdm
import numpy as np
from math import *

kind = 30
DNA = []
NDNA = [0]*kind
Crossover_rate = 0.6
Mutation_rate = 0.05
N = 500

def fitness(x):
    return x**2

def update():
    for i in range(kind):
        NDNA[i] = fitness(DNA[i])-fitness(min(DNA))*0.95
    sums = sum(NDNA)
    ssum = 0
    for i in range(kind):
        ssum += NDNA[i]
        NDNA[i] = ssum/sums

def init():
    for i in range(kind

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