遗传算法的基本流程

遗传算法代码实现

首先我们导入我们事先可能用得到的库：

然后根据上述遗传算法的一般步骤，先向大家展示遗传算法运行的主函数：

首先根据主函数我们知道得先初始化种群：

在这里生成2进制编码基因的种子，染色体长度决定了计算的精度：

然后就是交叉操作，一定概率发生交叉操作：

然后就是变异操作，一定概率发生变异操作：

将变异后的种子转换为十进制数：

在计算相对应的适应度值后，就进行选择操作，这里采用的方法是轮盘赌模型选择适应值较高的种子：

至此所有代码实现均到此结束，下面来测试一个函数，以及相对应的图像展示：

这里的迭代次数决定收敛与否，迭代次数设置越大，在次数内收敛的概率越大，但是时间消耗也逐渐增加。