遗传算法python求函数最小值

213次阅读
没有评论
遗传算法python求函数最小值

曾经有一个小程序,它在数学的海洋中迷失了方向。这个小程序叫做遗传算法,它的使命是寻找函数的最小值,可是它总是在数学空间中徘徊,找不到正确的方向。

迷失的遗传算法

遗传算法好比是一只在迷宫中徘徊的老鼠,它时而往前走几步,时而又迷失了方向,一头撞向墙壁。它虽然身上有着祖先的基因,却无法有效地利用这些基因来找到迷宫的出口。就像数学函数中的极值一样,有时我们也会找不到最低点,迷失在数学的迷宫中。

寻找方向

幸运的是,有一天遗传算法遇到了一位数学家,数学家告诉它说,要想找到函数的最小值,就要不断尝试,然后根据尝试的结果来修正自己的方向。遗传算法听了之后,灵光乍现,开始明白了自己的使命。

“`python import random

def fitness_function(x): return x**2 – 4*x + 4

def initial_population(size): population = [] for i in range(size): population.append(random.uniform(-10, 10)) return population

def crossover(parent1, parent2): pivot = random.randint(0, len(parent1)) child = parent1[:pivot] + parent2[pivot:] return child

def mutate(child, mutation_rate): for i in range(len(child)): if random.random() < mutation_rate: child[i] += random.uniform(-0.1, 0.1) return child “`

修正方向

遗传算法按照数学家的建议开始尝试不同的数值作为自己的方向,然后根据每次尝试的结果来修正自己的步伐。就像是探险家在森林中摸索前行,一步步地靠近宝藏的位置。遗传算法不断地尝试,不断地修正,终于找到了函数的最小值。

“`python def genetic_algorithm(fitness_function, population_size, num_generations, mutation_rate): population = initial_population(population_size) for generation in range(num_generations): scores = [fitness_function(x) for x in population] next_generation = [] for i in range(population_size): parent1 = random.choice(population) parent2 = random.choice(population) child = crossover(parent1, parent2) child = mutate(child, mutation_rate) next_generation.append(child)

population = next_generation best_solution = population[scores.index(min(scores))] return best_solution

best_solution = genetic_algorithm(fitness_function, 100, 100, 0.1) print(best_solution) “`

找到宝藏

经过不懈的努力,遗传算法终于找到了函数的最小值,仿佛探险家终于找到了藏在森林深处的宝藏。它意识到,人生就像是一场充满挑战的冒险,只有不断尝试,不断修正,才能找到属于自己的方向。

就像遗传算法一样,我们每个人都在追寻自己的最小值,不断修正自己的方向,直至找到属于自己的宝藏。

正如古人所言:“千里之行,始于足下。”只有脚踏实地,不断前行,才能找到人生的极值。

神龙|纯净稳定代理IP免费测试>>>>>>>>天启|企业级代理IP免费测试>>>>>>>>IPIPGO|全球住宅代理IP免费测试

相关文章:

版权声明:[db:作者]2023-12-06发表,共计1605字。
新手QQ群:570568346,欢迎进群讨论 Python51学习