遗传算法的一种简单实现
simplega的Python项目详细描述
simplega
simplega是遗传算法的一个简单python实现，可通过pypi获得。
安装
python3 -m pip install simplega
用法
导入包
fromsimplegaimportChromosome,Population,GA,GAHelper# orfromsimplegaimport*
创建一个适合Toyr问题的健身功能
defmaximize(chromosome):returnsum([ord(gene)forgeneinchromosome.dna])
创建GA的新实例，指定要使用的适应度函数
ga=GA(maximize)
执行遗传算法的步骤并检索最适合的染色体
ga.run()print(ga.get_fittest())
所有脚本-非常简单：
fromsimplegaimport*defmaximize(chromosome):returnsum([ord(gene)forgeneinchromosome.dna])ga=GA(maximize)ga.run()print(ga.get_fittest())
高级使用
您可以自定义GA实例，替换其任何或所有默认值
ga=GA(fitness_function,genes=[chr(n)forninrange(65,91)],chromosome_size=10,population_size=100,generations=100,crossover_points=1,elitism_rate=0.05,crossover_rate=0.85,mutation_rate=0.01,)
你可以用ga.run(True)
贡献
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