什么是遺傳算法？

遺傳算法是一種模擬自然選擇和遺傳機制的優化算法，可用于求解各種復雜的優化問題。遺傳算法的原理是基于達爾文進化論的基本思想，通過模擬生物進化的過程逐步優化問題的解。

Python中的遺傳算法模塊

Python中有很多遺傳算法模塊，其中包括DEAP、PyEvolve、PyGMO等。對于初學者來說，DEAP可能是最好的選擇。它提供了簡單易用的API以及廣泛的文檔和示例，使得入門非常容易。

如何使用DEAP

DEAP提供了各種工具來幫助我們構建遺傳算法，包括遺傳操作（交叉、變異）、選擇算子（輪盤賭、錦標賽）及評估函數等。下面是一個簡單的示例代碼來演示如何使用DEAP來求解二元函數的最小值：

import random
from deap import creator, base, tools
# 定義問題
creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin)
toolbox = base.Toolbox()
# 注冊遺傳操作
toolbox.register("bit", random.randint, 0, 1)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.bit, n=10)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
# 定義評估函數
def evalOneMax(individual):
return sum(individual),
toolbox.register("evaluate", evalOneMax)
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutFlipBit, indpb=0.05)
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)
# 遺傳算法主體
def main():
# 隨機生成初始種群
pop = toolbox.population(n=50)
# 迭代500代
for g in range(500):
# 選擇下一代
offspring = toolbox.select(pop, len(pop))
# 復制下一代
offspring = list(map(toolbox.clone, offspring))
# 對下一代進行交叉和變異操作
for child1, child2 in zip(offspring[::2], offspring[1::2]):
if random.random()< 0.5:
toolbox.mate(child1, child2)
del child1.fitness.values
del child2.fitness.values
for mutant in offspring:
if random.random()< 0.05:
toolbox.mutate(mutant)
del mutant.fitness.values
# 重新求解適應度值
invalid_ind = [ind for ind in offspring if not ind.fitness.valid]
fitnesses = toolbox.map(toolbox.evaluate, invalid_ind)
for ind, fit in zip(invalid_ind, fitnesses):
ind.fitness.values = fit
# 將下一代替換當前種群
pop[:] = offspring
# 輸出最優解
best_ind = tools.selBest(pop, 1)[0]
print("Best individual is %s, %s" % (best_ind, best_ind.fitness.values))
if __name__ == '__main__':
main()