import matplotlibpyplot as pltimport mathfrom calobjValue import calobjValuefrom calfitValue import calfitValuefrom selection import selectionfrom crossover import crossoverfrom mutation import mutati

• 日期: 2024-10-25
• 标签: 财经

1. 导入matplotlib.pyplot和math库，用于绘图和数学计算。
2. 导入其他自定义的函数和类，用于遗传算法的各个步骤。
3. 打印出待优化的目标函数。
4. 定义一个函数b2d，用于将二进制序列转换为对应的数值。
5. 设置种群数量、基因中允许出现的最大值、染色体长度、交配概率和变异概率等参数。
6. 初始化结果列表，用于存储每一代的最优解和适应度。
7. 使用基因编码生成初始种群。
8. 进行遗传算法的迭代过程。
9. 计算个体的目标函数值。
10. 计算个体的适应度。
11. 找到当前种群中的最优解和适应度。
12. 将最优解和适应度存储到结果列表中。
13. 进行选择操作，根据适应度进行淘汰。
14. 进行交配操作，根据交配概率进行交叉配对。
15. 进行变异操作，根据变异概率进行基因突变。
16. 去除结果列表中的初始空列表。
17. 对结果列表进行排序，找到最优解。
18. 打印出最优解、最优基因和最优适应度。
19. 打印出个体的目标函数值。
20. 打印出结果列表。
21. 打印出最优解的数值表示。
22. 绘制结果列表中最优解的变化曲线。

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