遗传算法：开启机器学习进化之门的关键

2023-10-18 14:15:18

遗传算法，一种受到进化论启发的智能优化技术，为机器学习带来了变革。它模拟自然选择的过程，允许算法通过"生存最适者"的原则不断进化，找到最佳解决方案。

遗传算法的原理

遗传算法本质上是一个迭代过程，包含以下步骤：

初始化种群： 随机生成一组潜在解决方案，称为种群。每个解决方案称为染色体。
评估种群： 根据预定义的适应度函数评估每个染色体的适应度。适应度高的个体会更有可能被选中进行繁殖。
选择： 基于适应度，选择种群中表现最佳的染色体进行交叉。
交叉： 交换选定染色体的部分基因，产生新染色体。
突变： 随机改变新染色体的基因，引入多样性，防止算法陷入局部最优解。
重复： 重复这些步骤，直到找到满足终止条件的最佳解决方案或达到预定义的迭代次数。

遗传算法的实现

Python中实现遗传算法的步骤如下：

import random

# 初始化种群
population = [random.randint(0, 100) for _ in range(100)]

# 评估种群
def fitness(chromosome):
    return chromosome**2

# 选择
def select(population, fitness):
    return sorted(population, key=lambda c: fitness(c), reverse=True)[:50]

# 交叉
def crossover(chromosome1, chromosome2):
    return [random.choice([c1, c2]) for c1, c2 in zip(chromosome1, chromosome2)]

# 突变
def mutate(chromosome):
    return [c + random.randint(-10, 10) for c in chromosome]

# 重复
for _ in range(100):
    population = select(population, fitness)
    new_population = []
    for _ in range(len(population)):
        c1, c2 = random.sample(population, 2)
        new_population.append(mutate(crossover(c1, c2)))
    population = new_population

# 输出最佳解决方案
print(population[0])