python中如何使用遺傳算法庫

小編給大家分享一下python中如何使用遺傳算法庫，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

遺傳算法庫——scikit-opt

一個封裝了7種啟發式算法的 Python 代碼庫

（差分進化算法、遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法、蟻群算法、魚群算法、免疫優化算法）

安裝

pip install scikit-opt

遺傳算法示例代碼

第一步：定義你的問題

-> Demo code: examples/demo_ga.py#s1

import numpy as np
 
 
def schaffer(p):
    '''
    This function has plenty of local minimum, with strong shocks
    global minimum at (0,0) with value 0
    '''
    x1, x2 = p
    x = np.square(x1) + np.square(x2)
return 0.5 + (np.sin(x) - 0.5) / np.square(1 + 0.001 * x)

第二步：運行遺傳算法

-> Demo code: examples/demo_ga.py#s2

from sko.GA import GA
 
ga = GA(func=schaffer, n_dim=2, size_pop=50, max_iter=800, lb=[-1, -1], ub=[1, 1], precision=1e-7)
best_x, best_y = ga.run()
print('best_x:', best_x, '\n', 'best_y:', best_y)

第三步：用 matplotlib 畫出結果

-> Demo code: examples/demo_ga.py#s3

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
Y_history = pd.DataFrame(ga.all_history_Y)
fig, ax = plt.subplots(2, 1)
ax[0].plot(Y_history.index, Y_history.values, '.', color='red')
Y_history.min(axis=1).cummin().plot(kind='line')
plt.show()

運行效果：

以上是python中如何使用遺傳算法庫的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！