最近需要用到遗传算法来优化一些东西,最初是打算直接基于某些算法实现一个简单的函数来优化,但是感觉单纯写个非通用的函数运行后期改进算子或者别人使用起来都会带来困难,同时遗传算法基本概念和运行流程相对固定,改进也一般通过编码机制,选择策略,交叉变异算子以及参数设计等方面,对于算法的整体结构并没有大的影响。这样对于遗传算法来说,就非常适合写个相对固定的框架然后给算子、参数等留出空间以便对新算法进行测试和改进。于是就动手写了个遗传算法的小框架gaft,本文对此框架进行一些介绍并分别以一个一维搜索和二维搜索为例子对使用方法进行了介绍。GitHub:https://github.com/PytLab/ga
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