遺傳演算法進行整數規劃（0 1優化）Python實現

scikit-opt 這個庫以很好用的方式實現了遺傳演算法的應用，是目前能找到的較好的遺傳演算法工具箱

pip install scikit-opt

例如，我想讓我的自定義函式demo_func的第乙個變數限制為整數，那麼就設定precision的第乙個數為1，例子如下：

from sko.ga import ga

demo_func =
lambda x: x[0]
**2+(x[1]
-0.05)**
2+ x[2]
**2ga = ga(func=demo_func, n_dim=
3, max_iter=
500, lb=[0
,0,0
], ub=[1
,1,1
], precision=[1
,1e-7
,1e-7
])best_x, best_y = ga.run(
)print
('best_x:'
, best_x,
'\n'
,'best_y:'
, best_y)

遺傳演算法做整數規劃（0 1優化）Python實現

scikit opt 這個庫以很好用的方式實現了遺傳演算法的應用，是目前能找到的較好的遺傳演算法工具箱 pip install scikit opt在多維優化時，想讓哪個變數限制為整數，就設定precision為 1即可。例如，我想讓我的自定義函式demo func的第乙個變數限制為整數，那麼就設定...

遺傳演算法優化例子

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