- python中eof表示什么语句错误
- python中for语句涉及的序列
- python中if是循环语句吗
- python中if语句与或非
遗传算法求多元函数最小值python
从古至今,人类一直在探索各种数学问题的解决方法。在数学的世界里,有一类问题非常引人注目——求解多元函数最小值。这个问题涉及到了数学、计算机科学与优化算法等众多领域。而在这个故事中,我们将聚焦于一种特殊的算法,它被称为“遗传算法”,一种仿生的优化算法。
引子:神奇的进化
想象一下,大自然中的进化是如何发生的。从亿万年前开始,生物在环境中不断演化,适应着不同的生存条件。进化的关键在于基因的选择和交叉,这使得物种能够逐渐优化,从而生存下来。
遗传算法的原理
遗传算法就是借鉴了生物的进化过程,用于解决优化问题的一种算法。它模拟了自然选择、交叉和变异等过程,通过演化出越来越好的解决方案。其核心思想是通过不断地迭代、评估和选择,从而逐步逼近最优解。
首先,我们需要定义一个适应度函数,用于评估每个个体的优劣程度。这个函数扮演着进化的“环境”,决定了谁能够生存下来。然后,我们初始化一组随机个体,也就是初始种群。接着,在每一代中,通过选择、交叉和变异操作,我们不断地生成新的个体。
代码示例:遗传算法求解函数最小值
“`python import random def fitness_function(x, y): # 定义适应度函数 return x**2 + y**2 def generate_population(population_size): # 随机生成初始种群 population = [] for _ in range(population_size): x = random.uniform(-10, 10) y = random.uniform(-10, 10) individual = (x, y) population.append(individual) return population def select_parents(population): # 选择父母个体 parents = random.choices(population, k=2, weights=[1/fitness_function(x, y) for x, y in population]) return parents def crossover(parents): # 交叉产生子代 x_avg = (parents[0][0] + parents[1][0]) / 2 y_avg = (parents[0][1] + parents[1][1]) / 2 child = (x_avg, y_avg) return child def mutate(child, mutation_rate): # 变异 x = child[0] + random.uniform(-mutation_rate, mutation_rate) y = child[1] + random.uniform(-mutation_rate, mutation_rate) mutated_child = (x, y) return mutated_child def genetic_algorithm(population_size, mutation_rate, max_generations): population = generate_population(population_size) for _ in range(max_generations): parents = select_parents(population) child = crossover(parents) mutated_child = mutate(child, mutation_rate) population.append(mutated_child) best_individual = min(population, key=lambda individual: fitness_function(individual[0], individual[1])) return best_individual # 使用遗传算法求解最小值问题 best_solution = genetic_algorithm(population_size=100, mutation_rate=0.1, max_generations=50) print(“最优解:”, best_solution) print(“最小值:”, fitness_function(best_solution[0], best_solution[1])) “`
结语
通过遗传算法的迭代过程,我们可以逐步逼近多元函数的最小值。这种算法的独特之处在于它模拟了自然界中生物的进化过程,在求解复杂问题时展现出强大的优化能力。
正如大自然中的进化一样,遗传算法需要时间和经验的积累。但是,只要我们保持耐心和探索精神,总能找到那个闪光的最优解。
让我们一起感受这一神奇的算法,探索数学与计算机的交汇之美吧!
for (i = 0; i <= 1000; i++) { if ( i % 3 === 0){ console.log(i); } if ( i % 5 ==
对于一项作业,我需要解决一个数学问题。我将其缩小为以下内容: 令 A[1, ... ,n] 为 n 整数数组。 令y 为整数常量。 现在,我必须编写一个算法,在 O(n) 时间内找到 M(y) 的最小
我可以使用 iOS MediaPlayer 并通过这种方式播放电影。但我需要,寻找一秒钟的电影。我该怎么做,我像这样通过 MediaPlayer 播放电影: NSURL *videoURL =
我听说过 eCos看起来作为一个爱好项目来玩会很有趣。 任何人都可以推荐一个价格合理的开发板。如果它不会增加太多成本,我想要几个按钮来按下(并以编程方式检测按下)和一些调试输出的 LCD。以太网会很好
给定 a 到 b 的范围和数字 k ,找到 a 到 b [包括两者]之间的所有 k-素数。 k-素数的定义:如果一个数恰好有 k 个不同的素数因子,则该数是 k-素数。 即 a=4 , b=10 k=
这是对 my previous question 的重新措辞尝试作为它收到的反馈的结果。 我想要一个简单的网络通信,我可以将其用作底层框架,而无需再次查看。我只想将一个字符串从一台 PC 推送到另一台
我有许多节点通过其他类型的中间节点连接。如图所示,中间节点可以有多个。我需要找到给定数量的节点的所有中间节点,并按初始节点之间的链接数量对其进行排序。在我的示例中,给定 A、B、C、D,它应该返回节点
我的代码遇到问题。我试图找到这个 5x5 数组的总和,但它总是给我总计 0。当我使用 2x2 数组时,它可以工作,但对于 5x5 数组则不起作用。有人可以帮忙吗? import java.util.*
我们有一个给定的数组,我们想要打印 BST 中每个节点的级别。 例如,如果给定数组为:{15, 6, 2, 10, 9, 7, 13} 那么答案是: 1 2 3 3 4 5 4 (表示存储15的节点级
我对 R 和编程非常陌生,所以请留在我身边:) 我正在尝试使用迭代来查找无限迭代到小数点后第四位的值。 IE。其中小数点后第四位不变。所以 1.4223,其中 3 不再改变,所以小数点后 3 位的结果
我的问题与 Fastest way of computing the power that a "power of 2" number used? 非常相似: 将 x=2^y 作为输入,我想输出 y。
如何找到三个非零数字中最小的一个。 我尝试引入一个非常小的数字eps = 1e-6(我的数字为零或明显大于eps)并在min(x,eps)、min(y,eps)之间进行测试)等我什么也没得到。有没有办
我有一个类(class),他们计算矩阵中最大的“1”岛,但他的岛概念是“如果两个单元在水平、垂直或对角线上彼此相邻,则称它们是相连的。 “ 我需要帮助来删除对角台阶。 class GFG {
我开始使用 IDE Jupyter && Python 3.6 并出现了一个问题。我必须通过IDE绘制Petersen子图中的哈密顿路径,但我不知道该怎么做。 我显示有关该图的信息: Petersen
public static void main(String[] args) { int sum = 2; int isPrime; for(int x = 3; x Mat
这个问题已经有答案了: 已关闭10 年前。 Possible Duplicate: How much time should it take to find the sum of all prime
我想找到给定节点到链表二叉搜索树中根的距离。我有下面的代码来计算树的高度(root.getHeightN()),从根到叶子,但我现在需要的是从叶子到根。 public int getHeightN()
是否有一种优雅的方法使用预先计算的 KDTree 来查找连接组件的数量?现在使用呼吸优先搜索算法以及 k 最近邻的 KDTree 给出的邻接矩阵来查找连接的组件,但是是否有更好的可能性? import
我有一个要求,我需要找到具有相同名称的不同对象中 amt 值的总和。下面是代码片段 traveler = [ { description: 'Senior', Amount: 50}, {
我正在尝试使用 pandas 对某些列进行求和,同时保留其他列。例如: member_no, data_1, data_2, data_3, dat_1, dat_2, other_1, other_
我是一名优秀的程序员,十分优秀!