遗传算法python通用

### Python 实现通用遗传算法 遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的随机搜索算法，广泛应用于各种优化问题。为了简化开发流程并提高效率，多个成熟的 Python 库可用于实现遗传算法。 #### 使用 DEAP 库实现通用遗传算法 DEAP 是一个用于快速原型设计和测试进化算法的强大框架[^1]。它提供了灵活的数据结构以及丰富的操作函数来构建不同类型的进化算法。 下面是一个简单的例子，展示如何利用 DEAP 来创建一个基本的遗传算法： ```python import random from deap import base, creator, tools, algorithms # 定义适应度类和个体类 creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax) def evalOneMax(individual): """目标函数""" return sum(individual), toolbox = base.Toolbox() # 属性生成器 toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1) # 结构初始化器 toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, n=100) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) # 运算注册 toolbox.register("evaluate", evalOneMax) toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint) toolbox.register("mutate", tools.mutFlipBit, indpb=0.05) toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) if __name__ == "__main__": pop = toolbox.population(n=300) hof = tools.HallOfFame(1) stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values) stats.register("avg", numpy.mean) stats.register("std", numpy.std) stats.register("min", numpy.min) stats.register("max", numpy.max) algorithms.eaSimple(pop, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.2, ngen=40, stats=stats, halloffame=hof, verbose=True) ``` 这段代码定义了一个求解最大值问题的简单遗传算法实例，并使用 `eaSimple` 函数执行标准的选择、交叉和变异过程。