唐僧的家书(有意思)

        亲爱的悟空,我这封信写的很慢,因为知道你看字不快。我们已经搬家了,不过地址没改,因为搬家的时候把门牌带来了。这礼拜下两次雨,第一次下3天,第二次下4天。昨天我们去买比撒,店员问我要切成8片还是12片,我说8片就成了,12片吃不完。我给你寄去件外套,怕邮寄时超重,把扣子剪下来放口袋里了。嫦娥生了,因为不知道是男是女,所以不知道你是该当舅舅还是阿姨。最后告诉你本来想给你寄钱。可是信封已经封上了   元旦快到了,别忘了给孩子们讲讲很久很久很久以前的事:那时候天还是蓝的,水也是绿的,庄稼是长在地里的,猪肉是可以放心吃的,耗子还是怕猫的,法庭是讲理的,结婚是先谈恋爱的,理发店是只管理发的,药是可以治病的,医生是救死扶伤 的,拍电影是不需要陪导演睡觉的,照相是要穿衣服的,欠钱是要还的,孩子的爸爸是明确的,学校是不图挣钱的,白痴是 不能当教授的,卖狗肉是不能挂羊头的,结婚了是不能泡MM的 ,买东西是要付钱的 
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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