精簡版遺傳演算法，演算法中僅採用變異運算元而沒有使用交叉運算元，但是進化依然很有效
'''精簡版遺傳演算法，演算法中僅採用變異運算元而沒有使用交叉運算元，但是進化依然很有效
'''target = list("
welcome to ")
charset = ascii_lowercase + '
.:/'
parent = [choice(charset) for _ in
range(len(target))]
minmutaterate = .09c = range(100)
perfectfitness =len(target)
deffitness(trial):
return sum(t==h for t,h in
zip(trial, target))
defmutaterate(parent):
return 1.0-(1.0*(perfectfitness - fitness(parent)) / perfectfitness * (1.0 -minmutaterate))
defmutate(parent, rate):
return [(ch if random() <= rate else choice(charset)) for ch in
parent]
deflog(iterations,rate,parent):
print("
#%-4i, rate: %4.3f, fitness: %4.1f%%, '%s'
" %(iterations, rate, fitness(parent)*100./perfectfitness, ''
.join(parent)))
iterations =0
while parent !=target:
rate =mutaterate(parent)
iterations += 1
if iterations % 10 ==0: log(iterations,rate,parent)
copies = [ mutate(parent, rate) for _ in c ] +[parent]
parent = max(copies, key=fitness)
()log(iterations, rate, parent)
python遺傳演算法 Python 遺傳演算法實現
關於遺傳演算法 遺傳演算法是仿照自然界中生物進化而產生的一類優化演算法。個人感覺遺傳演算法簡單粗暴，適應性廣。關於遺傳演算法的介紹網上有很多了，這裡按照我自己的理解簡單概括一下。編碼解碼，將待優化的引數編碼為dna序列，最簡單直接的為二進位制編碼 即有兩種鹼基的dna鏈 生成隨機初代 選擇，適應度 ...
猴王演算法精簡版 Python實現
乙個猴王演算法，網上所列太過繁瑣，問題很簡單描述如下，猴王演算法 一群猴子圍成一圈，從某乙隻開始數，數到m只剔除之，後面的接著從一開始數，數到m剔除之，依次類推，剩下的最後乙隻為猴王 因為剛學習了python，所以用她來編碼，很優秀的程式語言哦 usr bin python coding utf 8...
遺傳演算法 python 簡書 遺傳演算法
優化的演算法有很多種，從最基本的梯度下降法到現在的一些啟發式演算法，如遺傳演算法 ga 差分演化演算法 de 粒子群演算法 pso 和人工蜂群演算法 abc 舉乙個例子，遺傳演算法和梯度下降 梯度下降和遺傳演算法都是優化演算法，而梯度下降只是其中最基礎的那乙個，它依靠梯度與方向導數的關係計算出最優值...