python有没有简单的遗传算法库( 二 ) 简单的话

【python有没有简单的遗传算法库】

■网友
谢邀，楼主可以试下这个GA库Lucretiel/genetics

■网友
guofei9987/scikit-opt 这套算法库，很符合简单好用这个要求了。这个库对遗传算法、粒子群算法、模拟退火、蚁群算法较好的封装。
先定义好你的目标函数后，仅需要一两行代码就可以实现相应算法。
English Document
1. 遗传算法(Genetic Algorithm)定义目标函数
def demo_func(x): x1, x2, x3 = x return x1 ** 2 + (x2 - 0.05) ** 2 + x3 ** 2调入遗传算法求解器
from ga import GAga = GA(func=demo_func, lb=, ub=, max_iter=500)best_x, best_y = ga.fit()用 matplotlib 画出结果
import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltFitV_history = pd.DataFrame(ga.FitV_history)fig, ax = plt.subplots(2, 1)ax.plot(FitV_history.index, FitV_history.values, \u0026#39;.\u0026#39;, color=\u0026#39;red\u0026#39;)plt_max = FitV_history.max(axis=1)ax.plot(plt_max.index, plt_max, label=\u0026#39;max\u0026#39;)ax.plot(plt_max.index, plt_max.cummax())plt.show()

1.1 用遗传算法解决TSP问题（旅行商问题）GA_TSP 针对TSP问题重载了 交叉(crossover)、变异(mutation) 两个算子
这里作为demo，随机生成距离矩阵. 实战中，从数据源中读取。
import numpy as npnum_points = 8points = range(num_points)points_coordinate = np.random.rand(num_points, 2)distance_matrix = np.zeros(shape=(num_points, num_points))for i in range(num_points): for j in range(num_points): distance_matrix = np.linalg.norm(points_coordinate - points_coordinate, ord=2)print(\u0026#39;distance_matrix is: \\u0026#39;, distance_matrix)def cal_total_distance(points): num_points, = points.shape total_distance = 0 for i in range(num_points - 1): total_distance += distance_matrix, points] total_distance += distance_matrix, points] return total_distance然后调用遗传算法进行求解
from GA import GA_TSPga_tsp = GA_TSP(func=cal_total_distance, points=points, pop=50, max_iter=200, Pm=0.001)best_points, best_distance = ga_tsp.fit()画出结果
fig, ax = plt.subplots(1, 1)best_points_ = np.concatenate(]])best_points_coordinate = points_coordinateax.plot(best_points_coordinate, best_points_coordinate,\u0026#39;o-r\u0026#39;)plt.show()

■网友
最后还是用DEAP搞定了....虽然中间过程还是看不太懂，但是只要会添加评价函数就可以用了，这就是工程师的好处吧。

python有没有简单的遗传算法库( 二 )

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