devbox
笔触狂放9
这个屌丝很懒，什么也没留下！
关注作者
热门标签
热门文章
当前位置:   article > 正文

Python实战开发及案例分析（16）—— 遗传算法

作者：笔触狂放9 | 2024-05-12 17:04:14

赞

踩

Python实战开发及案例分析（16）—— 遗传算法

        遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索启发式算法。它们通常用于解决优化和搜索问题，基于“适者生存”的自然选择概念，通过选择、交叉（杂交）、变异操作在一系列迭代中逐步优化解决方案。

遗传算法的主要组成部分：

  1. 种群（Population）：解决方案的集合。
  2. 适应度函数（Fitness Function）：衡量个体适应环境的好坏。
  3. 选择（Selection）：选择适应度好的个体繁殖。
  4. 交叉（Crossover）：交换某些个体的部分基因，产生新的个体。
  5. 变异（Mutation）：随机改变个体的某些基因，增加种群的多样性。

Python 实现：简单遗传算法

案例分析：最大化一个简单的数学函数

        我们将使用遗传算法来最大化函数

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/笔触狂放9/article/detail/559886
推荐阅读
相关标签

Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有，并保留所有权利。