遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索启发式算法。它被广泛应用于优化和搜索问题。以下是关于遗传算法的简要教程。

基本概念

  1. 种群（Population）：算法开始时创建的一组解决方案，通常表示为字符串、向量或数组。
  2. 适应度（Fitness）：用于评估种群中每个个体优劣的度量。
  3. 选择（Selection）：根据适应度选择个体进行繁殖的过程。
  4. 交叉（Crossover）：将两个个体的基因片段组合成新个体的过程。
  5. 变异（Mutation）：在种群中随机改变一些基因的过程。

应用场景

  • 优化问题：求解最大值或最小值问题。
  • 机器学习：模型参数的优化。
  • 图像处理：图像压缩、图像识别等。

示例代码

# 示例：遗传算法解决最大值问题

import numpy as np

# 适应度函数
def fitness(individual):
    return sum(individual)

# 交叉函数
def crossover(parent1, parent2):
    child = np.random.choice(parent1, size=len(parent1) // 2) + np.random.choice(parent2, size=len(parent1) // 2)
    return child

# 变异函数
def mutate(individual, mutation_rate):
    for i in range(len(individual)):
        if np.random.rand() < mutation_rate:
            individual[i] = np.random.rand()
    return individual

# 遗传算法
def genetic_algorithm(population_size, mutation_rate, max_gen):
    population = np.random.rand(population_size, 10)  # 初始化种群
    for gen in range(max_gen):
        # 计算适应度
        fitness_scores = np.array([fitness(individual) for individual in population])
        # 选择
        selected_indices = np.argsort(fitness_scores)[-population_size:]  # 选择最优的个体
        selected_population = population[selected_indices]
        # 交叉和变异
        next_generation = []
        while len(next_generation) < population_size:
            parent1, parent2 = np.random.choice(selected_population, size=2, replace=False)
            child = crossover(parent1, parent2)
            child = mutate(child, mutation_rate)
            next_generation.append(child)
        population = np.array(next_generation)
    return population

# 运行遗传算法
best_solution = genetic_algorithm(100, 0.01, 1000)
print("最佳解：", best_solution)

扩展阅读

希望这个教程能帮助你更好地理解遗传算法！