遗传算法python工程实例
时间: 2025-06-21 17:28:33 浏览: 7
遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化搜索方法,它通过构建种群并让其进行基因突变、交叉等操作来进行解决方案的迭代求解。在Python中,我们可以利用如`deap`(Distributed Evolutionary Algorithms in Python)这样的库来实现遗传算法。
一个简单的遗传算法工程实例通常是针对一个特定的问题,比如旅行商问题(TSP)或函数优化。以下是基本步骤:
1. **初始化种群**:创建一个包含随机解(即路线列表)的种群。每个个体代表一种可能的解决方案。
2. **适应度评估**:计算每个个体(路线)的适应度值,这通常基于目标函数,例如TSP中的总距离。
3. **选择**:根据适应度值,选择一部分个体作为“父母”,通常是通过概率选择(如轮盘赌选择法)。
4. **交叉**:将选出的“父母”进行交叉,生成新的“孩子”。在TSP中,常用的交叉方法可能是部分匹配交叉(Partially-Matching Crossover,PMX)。
5. **变异**:对新产生的个体进行变异,可能会交换两个位置,或者添加随机操作以增加多样性。
6. **循环迭代**:重复上述步骤直到达到预定的迭代次数或找到满足条件的最优解。
Python示例代码片段:
```python
import random
from deap import base, creator, tools
def fitness_route(route):
# TSP 适应度计算
return 1 / sum(cities[i] - cities[j] for i, j in zip(route, route[1:]))
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("routes", lambda n: [random.randint(0, len(cities)-1) for _ in range(n)])
toolbox.register("individual", tools.initIterate, creator.Individual, toolbox.routes)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
# ... 然后按照上述流程继续执行
```
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