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python中如何使用遺傳算法庫-創(chuàng)新互聯(lián)
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！
蓬萊ssl適用于網(wǎng)站、小程序/APP、API接口等需要進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸應(yīng)用場景，ssl證書未來市場廣闊！成為成都創(chuàng)新互聯(lián)公司的ssl證書銷售渠道，可以享受市場價格4-6折優(yōu)惠！如果有意向歡迎電話聯(lián)系或者加微信：13518219792（備注：SSL證書合作）期待與您的合作！遺傳算法庫——scikit-opt
一個封裝了7種啟發(fā)式算法的 Python 代碼庫
（差分進(jìn)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(yōu)化算法）
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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(yùn)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(jié)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(yùn)行效果：
以上是python中如何使用遺傳算法庫的所有內(nèi)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(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！
分享名稱：python中如何使用遺傳算法庫-創(chuàng)新互聯(lián)
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