遺傳演算法python
① 利用遺傳演算法求解區間[0, 31]上的二次函數y=x 2次方 的最大值
靠 你也太懶了
② 有沒有用python實現的遺傳演算法優化BP神經網路的代碼
下面是函數實現的代碼部分：
clc
clear all
close all
%% 載入神經網路的訓練樣本 測試樣本每列一個樣本 輸入P 輸出T，T是標簽
%樣本數據就是前面問題描述中列出的數據
%epochs是計算時根據輸出誤差返回調整神經元權值和閥值的次數
load data
% 初始隱層神經元個數
hiddennum=31;
% 輸入向量的最大值和最小值
threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1];
inputnum=size(P,1); % 輸入層神經元個數
outputnum=size(T,1); % 輸出層神經元個數
w1num=inputnum*hiddennum; % 輸入層到隱層的權值個數
w2num=outputnum*hiddennum;% 隱層到輸出層的權值個數
N=w1num+hiddennum+w2num+outputnum; %待優化的變數的個數
%% 定義遺傳演算法參數
NIND=40; %個體數目
MAXGEN=50; %最大遺傳代數
PRECI=10; %變數的二進制位數
GGAP=0.95; %代溝
px=0.7; %交叉概率
pm=0.01; %變異概率
trace=zeros(N+1,MAXGEN); %尋優結果的初始值
FieldD=[repmat(PRECI,1,N);repmat([-0.5;0.5],1,N);repmat([1;0;1;1],1,N)]; %區域描述器
Chrom=crtbp(NIND,PRECI*N); %初始種群
%% 優化
gen=0; %代計數器
X=bs2rv(Chrom,FieldD); %計算初始種群的十進制轉換
ObjV=Objfun(X,P,T,hiddennum,P_test,T_test); %計算目標函數值
while gen
③ python有沒有簡單的遺傳演算法庫
首先遺傳演算法是一種優化演算法，通過模擬基因的優勝劣汰，進行計算（具體的演算法思路什麼的就不贅述了）。大致過程分為初始化編碼、個體評價、選擇，交叉，變異。
以目標式子 y = 10 * sin(5x) + 7 * cos(4x)為例，計算其最大值
首先是初始化，包括具體要計算的式子、種群數量、染色體長度、交配概率、變異概率等。並且要對基因序列進行初始化
[python]view plain
pop_size=500#種群數量
max_value=10#基因中允許出現的最大值
chrom_length=10#染色體長度
pc=0.6#交配概率
pm=0.01#變異概率
results=[[]]#存儲每一代的最優解，N個二元組
fit_value=[]#個體適應度
fit_mean=[]#平均適應度
pop=geneEncoding(pop_size,chrom_length)
defgeneEncoding(pop_size,chrom_length):
pop=[[]]
foriinrange(pop_size):
temp=[]
forjinrange(chrom_length):
temp.append(random.randint(0,1))
pop.append(temp)
returnpop[1:]
#0.0coding:utf-80.0
#解碼並計算值
importmath
defdecodechrom(pop,chrom_length):
temp=[]
foriinrange(len(pop)):
t=0
forjinrange(chrom_length):
t+=pop[i][j]*(math.pow(2,j))
temp.append(t)
returntemp
defcalobjValue(pop,chrom_length,max_value):
temp1=[]
obj_value=[]
temp1=decodechrom(pop,chrom_length)
foriinrange(len(temp1)):
x=temp1[i]*max_value/(math.pow(2,chrom_length)-1)
obj_value.append(10*math.sin(5*x)+7*math.cos(4*x))
returnobj_value
#0.0coding:utf-80.0
#淘汰（去除負值）
defcalfitValue(obj_value):
fit_value=[]
c_min=0
foriinrange(len(obj_value)):
if(obj_value[i]+c_min>0):
temp=c_min+obj_value[i]
else:
temp=0.0
fit_value.append(temp)
returnfit_value
#0.0coding:utf-80.0
#選擇
importrandom
defsum(fit_value):
total=0
foriinrange(len(fit_value)):
total+=fit_value[i]
returntotal
defcumsum(fit_value):
foriinrange(len(fit_value)-2,-1,-1):
t=0
j=0
while(j<=i):
t+=fit_value[j]
j+=1
fit_value[i]=t
fit_value[len(fit_value)-1]=1
defselection(pop,fit_value):
newfit_value=[]
#適應度總和
total_fit=sum(fit_value)
foriinrange(len(fit_value)):
newfit_value.append(fit_value[i]/total_fit)
#計算累計概率
cumsum(newfit_value)
ms=[]
pop_len=len(pop)
foriinrange(pop_len):
ms.append(random.random())
ms.sort()
fitin=0
newin=0
newpop=pop
#轉輪盤選擇法
whilenewin<pop_len:
if(ms[newin]<newfit_value[fitin]):
newpop[newin]=pop[fitin]
newin=newin+1
else:
fitin=fitin+1
pop=newpop
- 以上代碼主要進行了3個操作，首先是計算個體適應度總和，然後在計算各自的累積適應度。這兩步都好理解，主要是第三步，轉輪盤選擇法。這一步首先是生成基因總數個0-1的小數，然後分別和各個基因的累積個體適應度進行比較。如果累積個體適應度大於隨機數則進行保留，否則就淘汰。這一塊的核心思想在於：一個基因的個體適應度越高，他所佔據的累計適應度空隙就越大，也就是說他越容易被保留下來。
#0.0coding:utf-80.0
#交配
importrandom
defcrossover(pop,pc):
pop_len=len(pop)
foriinrange(pop_len-1):
if(random.random()<pc):
cpoint=random.randint(0,len(pop[0]))
temp1=[]
temp2=[]
temp1.extend(pop[i][0:cpoint])
temp1.extend(pop[i+1][cpoint:len(pop[i])])
temp2.extend(pop[i+1][0:cpoint])
temp2.extend(pop[i][cpoint:len(pop[i])])
pop[i]=temp1
pop[i+1]=temp2
- 變異：
#0.0coding:utf-80.0
#基因突變
importrandom
defmutation(pop,pm):
px=len(pop)
py=len(pop[0])
foriinrange(px):
if(random.random()<pm):
mpoint=random.randint(0,py-1)
if(pop[i][mpoint]==1):
pop[i][mpoint]=0
else:
pop[i][mpoint]=1
- 整個遺傳演算法的實現完成了，總的調用入口代碼如下
#0.0coding:utf-80.0
importmatplotlib.pyplotasplt
importmath
fromselectionimportselection
fromcrossoverimportcrossover
frommutationimportmutation
frombestimportbest
print'y=10*math.sin(5*x)+7*math.cos(4*x)'
#計算2進制序列代表的數值
defb2d(b,max_value,chrom_length):
t=0
forjinrange(len(b)):
t+=b[j]*(math.pow(2,j))
t=t*max_value/(math.pow(2,chrom_length)-1)
returnt
pop_size=500#種群數量
max_value=10#基因中允許出現的最大值
chrom_length=10#染色體長度
pc=0.6#交配概率
pm=0.01#變異概率
results=[[]]#存儲每一代的最優解，N個二元組
fit_value=[]#個體適應度
fit_mean=[]#平均適應度
#pop=[[0,1,0,1,0,1,0,1,0,1]foriinrange(pop_size)]
pop=geneEncoding(pop_size,chrom_length)
foriinrange(pop_size):
obj_value=calobjValue(pop,chrom_length,max_value)#個體評價
fit_value=calfitValue(obj_value)#淘汰
best_indivial,best_fit=best(pop,fit_value)#第一個存儲最優的解,第二個存儲最優基因
results.append([best_fit,b2d(best_indivial,max_value,chrom_length)])
selection(pop,fit_value)#新種群復制
crossover(pop,pc)#交配
mutation(pop,pm)#變異
results=results[1:]
results.sort()
X=[]
Y=[]
foriinrange(500):
X.append(i)
t=results[i][0]
Y.append(t)
plt.plot(X,Y)
plt.show()
- 最後調用了一下matplotlib包，把500代最優解的變化趨勢表現出來。
其中genEncodeing是自定義的一個簡單隨機生成序列的函數，具體實現如下
[python]view plain
編碼完成之後就是要進行個體評價，個體評價主要是計算各個編碼出來的list的值以及對應帶入目標式子的值。其實編碼出來的就是一堆2進制list。這些2進制list每個都代表了一個數。其值的計算方式為轉換為10進制，然後除以2的序列長度次方減一，也就是全一list的十進制減一。根據這個規則就能計算出所有list的值和帶入要計算式子中的值，代碼如下
[python]view plain
有了具體的值和對應的基因序列，然後進行一次淘汰，目的是淘汰掉一些不可能的壞值。這里由於是計算最大值，於是就淘汰負值就好了
[python]view plain
然後就是進行選擇，這是整個遺傳演算法最核心的部分。選擇實際上模擬生物遺傳進化的優勝劣汰，讓優秀的個體盡可能存活，讓差的個體盡可能的淘汰。個體的好壞是取決於個體適應度。個體適應度越高，越容易被留下，個體適應度越低越容易被淘汰。具體的代碼如下
[python]view plain
選擇完後就是進行交配和變異，這個兩個步驟很好理解。就是對基因序列進行改變，只不過改變的方式不一樣
交配：
[python]view plain
[python]view plain
[python]view plain
完整代碼可以在github查看
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④ 使用流行的遺傳演算法python庫是哪個
剛從github上面安裝了兩個遺傳演算法的庫，tpot和gplearn。才剛接觸遺傳演算法，不敢多講
⑤ 如何在遺傳演算法中設置變數約束條件
1、首先打開matlab軟體，在「APP（應用）」選項卡中選擇「Optimization（優化）」工具箱。
⑥ python 哪個包里有 遺傳演算法
scikit-opt調研過很多遺傳演算法庫，這個挺好用的。
#目標函數
defdemo_func(x):
x1,x2,x3=x
returnx1**2+(x2-0.05)**2+x3**2
fromgaimportGA
調用遺傳演算法求解：
ga=GA(func=demo_func,lb=[-1,-10,-5],ub=[2,10,2],max_iter=500)
best_x,best_y=ga.fit()
⑦ MATLAB中的遺傳演算法最佳適應度值和平均適應度曲線怎麼描繪
每一代群體中每一個個體的適應度都必須算出來對吧，把它存在一個向量裡面，然後將每一代中適應度最大的max()和平均值mean()取出來放在一個向量裡面，當進化完畢的時候畫出這個向量就行了
⑧ python 遺傳演算法問題
遺傳演算法（GA）是最早由美國Holland教授提出的一種基於自然界的「適者生存，優勝劣汰」基本法則的智能搜索演算法。
遺傳演算法也是借鑒該基本法則，通過基於種群的思想，將問題的解通過編碼的方式轉化為種群中的個體，並讓這些個體不斷地通過選擇、交叉和變異運算元模擬生物的進化過程，然後利用「優勝劣汰」法則選擇種群中適應性較強的個體構成子種群，然後讓子種群重復類似的進化過程，直到找到問題的最優解或者到達一定的進化（運算）時間。
⑨ 如何安裝python遺傳演算法包
包里有setup文件嗎?
有的話雙擊點開，就自動裝上了
⑩ 請問編程小白，想自學遺傳演算法編程，用於證券市場交易策略效果模擬與
建議學c#，語法簡練優雅，類庫功能豐富。
c#的框架類庫目前已超過15000個類型。很多功能都被封裝好了，不用你自己去一一實現，相當於站在巨人的肩膀上。
C#開發windows平台的應用程序非常成熟，開發效率很高。