遗传算法python代码适应度函数
时间: 2025-01-26 12:03:55 浏览: 63
### Python 中实现遗传算法的适应度函数
在遗传算法中,适应度函数扮演着至关重要的角色。它决定了个体的质量好坏,进而影响到整个群体进化方向的选择。对于不同的应用场景,适应度函数的设计也会有所不同。
#### 设计原则
一个好的适应度函数应该具备以下几个特点:
- **目标导向性强**:能够清晰反映待解决问题的目标;
- **计算效率高**:能够在合理时间内完成评估工作;
- **区分度好**:不同个体间得分差异明显,有利于筛选优秀基因[^1]。
#### 示例场景
假设现在要利用遗传算法寻找一个二维平面上的最大值点,给定如下形式的目标函数:
\[ f(x, y) = \sin(\sqrt{x^2+y^2})\cdot e^{-(x^2+y^2)/10} \]
此函数图像呈现出中心区域较高而边缘逐渐降低的趋势,在原点附近达到峰值。因此,可以通过最大化 \(f(x,y)\),找到最优解的位置。
#### 编码方式
采用实数编码表示染色体,即每个个体由两个浮点数组成,分别代表坐标轴上的位置 (x, y)。
```python
import numpy as np
def fitness_function(individual):
"""Calculate the fitness value of an individual."""
x, y = individual
# Calculate function value at given point
z = np.sin(np.sqrt(x**2 + y**2)) * np.exp(-(x**2 + y**2)/10)
return z # Higher values indicate better solutions.
```
这段代码定义了一个简单的适应度函数 `fitness_function` ,接收单个个体作为输入参数,并返回其对应的适应度评分。这里直接采用了原始的目标函数作为衡量标准,因为本例中最大化的正是该表达式的取值范围[^4]。
为了使程序更加通用灵活,还可以考虑加入边界条件判断以及异常处理逻辑,防止非法数值进入后续运算环节造成错误。
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