python遺傳算法目標函數(shù)怎么編

一、遺傳算法介紹

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遺傳算法是通過模擬大自然中生物進化的歷程，來解決問題的。大自然中一個種群經(jīng)歷過若干代的自然選擇后，剩下的種群必定是適應環(huán)境的。把一個問題所有的解看做一個種群，經(jīng)歷過若干次的自然選擇以后，剩下的解中是有問題的最優(yōu)解的。當然，只能說有最優(yōu)解的概率很大。這里，我們用遺傳算法求一個函數(shù)的最大值。

f(x) = 10 * sin( 5x ) + 7 * cos( 4x ), 0 = x = 10

1、將自變量x進行編碼

取基因片段的長度為10, 則10位二進制位可以表示的范圍是0到1023?；蚺c自變量轉變的公式是x = b2d(individual) * 10 / 1023。構造初始的種群pop。每個個體的基因初始值是[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]

2、計算目標函數(shù)值

根據(jù)自變量與基因的轉化關系式，求出每個個體的基因對應的自變量，然后將自變量代入函數(shù)f（x），求出每個個體的目標函數(shù)值。

3、適應度函數(shù)

適應度函數(shù)是用來評估個體適應環(huán)境的能力，是進行自然選擇的依據(jù)。本題的適應度函數(shù)直接將目標函數(shù)值中的負值變成0. 因為我們求的是最大值，所以要使目標函數(shù)值是負數(shù)的個體不適應環(huán)境，使其繁殖后代的能力為0.適應度函數(shù)的作用將在自然選擇中體現(xiàn)。

4、自然選擇

自然選擇的思想不再贅述，操作使用輪盤賭算法。其具體步驟：

假設種群中共5個個體，適應度函數(shù)計算出來的個體適應性列表是fitvalue = [1 ,3, 0, 2, 4] ，totalvalue = 10 ， 如果將fitvalue畫到圓盤上，值的大小表示在圓盤上的面積。在轉動輪盤的過程中，單個模塊的面積越大則被選中的概率越大。選擇的方法是將fitvalue轉化為[1 ， 4 ，4 , 6 ，10], fitvalue / totalvalue = [0.1 , 0.4 , 0.4 , 0.6 , 1.0] . 然后產(chǎn)生5個0-1之間的隨機數(shù)，將隨機數(shù)從小到大排序，假如是[0.05 , 0.2 , 0.7 , 0.8 ,0.9]，則將0號個體、1號個體、4號個體、4號個體、4號個體拷貝到新種群中。自然選擇的結果使種群更符合條件了。

5、繁殖

假設個體a、b的基因是

a = [1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0]

b = [0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1]

這兩個個體發(fā)生基因交換的概率pc = 0.6.如果要發(fā)生基因交換，則產(chǎn)生一個隨機數(shù)point表示基因交換的位置，假設point = 4,則：

a = [1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0]

b = [0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1]

交換后為：

a = [1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1]

b = [0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0]

6、突變

遍歷每一個個體，基因的每一位發(fā)生突變（0變?yōu)?,1變?yōu)?）的概率為0.001.突變可以增加解空間

二、代碼

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def b2d(b): #將二進制轉化為十進制 x∈[0,10] t = 0 for j in range(len(b)): t += b[j] * (math.pow(2, j)) t = t * 10 / 1023 return tpopsize = 50 #種群的大小#用遺傳算法求函數(shù)最大值：#f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10]chromlength = 10 #基因片段的長度pc = 0.6 #兩個個體交叉的概率pm = 0.001; #基因突變的概率results = [[]]bestindividual = []bestfit = 0fitvalue = []tempop = [[]]pop = [[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1] for i in range(popsize)]for i in range(100): #繁殖100代 objvalue = calobjvalue(pop) #計算目標函數(shù)值 fitvalue = calfitvalue(objvalue); #計算個體的適應值 [bestindividual, bestfit] = best(pop, fitvalue) #選出最好的個體和最好的函數(shù)值 results.append([bestfit,b2d(bestindividual)]) #每次繁殖，將最好的結果記錄下來 selection(pop, fitvalue) #自然選擇，淘汰掉一部分適應性低的個體 crossover(pop, pc) #交叉繁殖 mutation(pop, pc) #基因突變 results.sort() print(results[-1]) #打印函數(shù)最大值和對應的

來自CODE的代碼片

GA.py

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def best(pop, fitvalue): #找出適應函數(shù)值中最大值，和對應的個體 px = len(pop) bestindividual = [] bestfit = fitvalue[0] for i in range(1,px): if(fitvalue[i] bestfit): bestfit = fitvalue[i] bestindividual = pop[i] return [bestindividual, bestfit]

來自CODE的代碼片

best.py

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def calfitvalue(objvalue):#轉化為適應值，目標函數(shù)值越大越好，負值淘汰。 fitvalue = [] temp = 0.0 Cmin = 0; for i in range(len(objvalue)): if(objvalue[i] + Cmin 0): temp = Cmin + objvalue[i] else: temp = 0.0 fitvalue.append(temp) return fitvalue

來自CODE的代碼片

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import mathdef decodechrom(pop): #將種群的二進制基因轉化為十進制（0,1023） temp = []; for i in range(len(pop)): t = 0; for j in range(10): t += pop[i][j] * (math.pow(2, j)) temp.append(t) return tempdef calobjvalue(pop): #計算目標函數(shù)值 temp1 = []; objvalue = []; temp1 = decodechrom(pop) for i in range(len(temp1)): x = temp1[i] * 10 / 1023 #（0,1023）轉化為 （0,10） objvalue.append(10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x)) return objvalue #目標函數(shù)值objvalue[m] 與個體基因 pop[m] 對應

來自CODE的代碼片

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import randomdef crossover(pop, pc): #個體間交叉，實現(xiàn)基因交換 poplen = len(pop) for i in range(poplen - 1): if(random.random() pc): cpoint = random.randint(0,len(pop[0])) temp1 = [] temp2 = [] temp1.extend(pop[i][0 : cpoint]) temp1.extend(pop[i+1][cpoint : len(pop[i])]) temp2.extend(pop[i+1][0 : cpoint]) temp2.extend(pop[i][cpoint : len(pop[i])]) pop[i] = temp1 pop[i+1] = temp2

來自CODE的代碼片

crossover.py

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import randomdef mutation(pop, pm): #基因突變 px = len(pop) py = len(pop[0]) for i in range(px): if(random.random() pm): mpoint = random.randint(0,py-1) if(pop[i][mpoint] == 1): pop[i][mpoint] = 0 else: pop[i][mpoint] = 1

來自CODE的代碼片

mutation.py

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import randomdef sum(fitvalue): total = 0 for i in range(len(fitvalue)): total += fitvalue[i] return totaldef cumsum(fitvalue): for i in range(len(fitvalue)): t = 0; j = 0; while(j = i): t += fitvalue[j] j = j + 1 fitvalue[i] = t;def selection(pop, fitvalue): #自然選擇（輪盤賭算法） newfitvalue = [] totalfit = sum(fitvalue) for i in range(len(fitvalue)): newfitvalue.append(fitvalue[i] / totalfit) cumsum(newfitvalue) ms = []; poplen = len(pop) for i in range(poplen): ms.append(random.random()) #random float list ms ms.sort() fitin = 0 newin = 0 newpop = pop while newin poplen: if(ms[newin] newfitvalue[fitin]): newpop[newin] = pop[fitin] newin = newin + 1 else: fitin = fitin + 1 pop = newpop

python里面多元非線性回歸有哪些方法

SciPy 里面的子函數(shù)庫optimize， 一般情況下可用curve_fit函數(shù)直接擬合或者leastsq做最小二乘

python中clf.fit什么意思

python訓練的模型做預測：

如下：

1、 先要按照scikit-learn包，先安裝下面三個依賴包：

Python (= 2.6 or = 3.3),

NumPy (= 1.6.1),

SciPy (= 0.9).

然后在cmd命令行中輸入：

pip install -U scikit-learn

擴展資料

應用

系統(tǒng)編程：提供API（Application Programming Interface應用程序編程接口），能方便進行系統(tǒng)維護和管理，Linux下標志性語言之一，是很多系統(tǒng)管理員理想的編程工具。

圖形處理：有PIL、Tkinter等圖形庫支持，能方便進行圖形處理。

數(shù)學處理：NumPy擴展提供大量與許多標準數(shù)學庫的接口。

文本處理：python提供的re模塊能支持正則表達式，還提供SGML，XML分析模塊，許多程序員利用python進行XML程序的開發(fā)。

數(shù)據(jù)庫編程：程序員可通過遵循Python DB-API（數(shù)據(jù)庫應用程序編程接口）規(guī)范的模塊與Microsoft SQL Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等數(shù)據(jù)庫通信。python自帶有一個Gadfly模塊，提供了一個完整的SQL環(huán)境。

網(wǎng)絡編程：提供豐富的模塊支持sockets編程，能方便快速地開發(fā)分布式應用程序。很多大規(guī)模軟件開發(fā)計劃例如Zope，Mnet 及BitTorrent. Google都在廣泛地使用它。

Web編程：應用的開發(fā)語言，支持最新的XML技術。

參考資料來源：百度百科-計算機程序設計語言

Python怎么fit一次函數(shù)？

直接代入就可以了呀

將x=2,y=0代入方程，即

0=2k+b

將x=1

,y=-6.

代入方程，即

-6=k+b

兩式相減，即6=k，

k=6

代入第一個式子，即得b=-12

2.

即函數(shù)方程為

y=6x-12

將x=5代入，即

y=6*5-12=18

網(wǎng)站名稱：fit函數(shù)python,fit函數(shù)matlab
文章轉載：http://jinyejixie.com/article48/hojiep.html

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