ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ PYTHON

Генетический алгоритм является одним из методов машинного обучения, который основывается на имитации процесса эволюции в природе для решения задач оптимизации. В Python существует множество библиотек, позволяющих реализовать генетический алгоритм, таких как DEAP, PyGMO, GenePy и др.

Основными компонентами генетического алгоритма являются: хромосомы, гены, популяция, селекция, скрещивание и мутация.

Пример кода на Python для генетического алгоритма:

import random
import numpy as np
from deap import algorithms, base, creator, tools
# Задаем начальные параметры
pop_size = 100
cxpb = 0.5
mutpb = 0.2
ngen = 30
# Определяем fitness-функцию
def evalOneMax(individual):
    return sum(individual),
# Создаем объекты types
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", np.ndarray, fitness=creator.FitnessMax)
# Создаем toolbox
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, 100)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.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)
# Создаем начальную популяцию
pop = toolbox.population(n=pop_size)
# Применяем алгоритм генетической оптимизации
algorithms.eaSimple(pop, toolbox, cxpb, mutpb, ngen)

Код использует библиотеку DEAP для реализации генетического алгоритма. Он генерирует начальную популяцию, определяет fitness-функцию, а также проводит операции селекции, скрещивания и мутации для достижения оптимизации.

#10. Обучение с подкреплением или как загнать машину на гору - Генетические алгоритмы на Python

#3. DEAP - пакет для создания генетических алгоритмов - Генетические алгоритмы на Python

Создаём мозг для \

генетический алгоритм

Машинное обучение. Что нужно знать о генетическом алгоритме? (+ пример на Python)

#9. Пример поиска минимума функции - Генетические алгоритмы на Python

ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ НА PYTHON

Нейросеть учится играть в змейку - ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Генетический алгоритм и задача коммивояжера

#1. Основные этапы работы генетического алгоритма - Генетические алгоритмы на Python

BLGPG-527E0DC4353E-24-09-20-01

Новые материалы: