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标题: 遗传算法——一个简单的函数优化 [打印本页]

作者: Maverick 时间: 2016-5-7 17:26
标题: 遗传算法——一个简单的函数优化
本帖最后由 Maverick 于 2016-5-8 17:50 编辑

这个星期开始接触接触遗传算法，看了一些别人的论文，就用python试着写了一个目标函数——F(x1,x2)=sqrt(x1)+sqrt(x2)
优化目标——求解在区间[3,12]上的最大值，求解精度为整数即可（虽然知道问题很弱智，但只是对算法进行一个测试，没有选择很复杂的函数）适应度函数——F(x1,x2)=sqrt(x1)+sqrt(x2)
选择方法——轮盘赌初始化种群数量——pop_size=6
交叉概率——pc=1（由于pop_size=6，为了保持基因的多多样性所以pc=1）
变异概率——pm=1（虽然一边变异概率小于0.1，就上上面说的只是对算法进行一个测试）
下面是具体代码的jpg：
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作者: eminem45 时间: 2016-5-8 11:18
支持！~~~~~

作者: You你俄⑨快樂 时间: 2016-5-16 18:07
赞一个先！！！

作者: 熊猫无敌 时间: 2016-5-25 00:35
感觉这个贴可以加精了

作者: You你俄⑨快樂 时间: 2016-6-7 12:45
wocawocawoca,好好学学

作者: cytherea 时间: 2024-3-19 10:58
这个在ph上怎么用啊

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