小编给大家分享一下python中如何使用遗传算法库，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
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一个封装了7种启发式算法的 Python 代码库
（差分进化算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫优化算法）
安装
pip install scikit-opt
遗传算法示例代码
第一步：定义你的问题
-> 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：运行遗传算法
-> 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 画出结果
-> 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()
运行效果：
以上是python中如何使用遗传算法库的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
