一、安装JAVA资源：JDK1.8 提取码：0y26步骤：1.安装完成后，右击"我的电脑"，点击"属性"，选择"高级系统设置"；2.选择"高级"选项卡，点击"环境变量"；然后就会出现如下图所示的画面：在 "系统变量" 中设置 3 项属性，JAVA_HOME、PATH、CLASSPATH(大小写无所谓),若已存在则点击"编辑"，不存在则点击"新建"。注意：如果使用 1.5 以上版本的 JD
?今天我们来学习python中的遗传算法的使用，我们这里使用的是geatpy的包进行学习，本博客主要从geatpy中的各种数据结构一步一步进行学习，请大家耐心看完。?其实以前也学习过遗传算法，但是主要使用matlab进行编程的，后面觉得matlab太麻烦了，还是使用python方便些，于是开始继续学习。 目录1. geatpy的安装2. geatpy的基础数据结构2.1 种群染色体2.2 种群表现
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2024-01-28 02:45:26
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一、如何使用模块上篇文章已经简单介绍了模块及模块的优点，这里着重整理一下模块的使用细节。1. import示例文件：spam.py，文件名spam.py,模块名spam1 #spam.py
2 print('from the spam.py')3
4 money=1000
5
6 defread1():7 print('spam->read1->money',1000)8
9 defr
目录1. 安装2. 入门示例 2.1 脚本编程法2.1.1 问题2.1.2 代码 2.1.3 脚本详细解析2.2 采用面向对象的进化算法框架2.2.1 带约束的单目标优化问题2.2.2 带约束的多目标优化问题1. 安装 你
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2023-07-26 12:43:37
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无约束的遗传算法（最简单的）最开始真正理解遗传算法，是通过这个博主的讲解，安利给小白们看一看，遗传算法的Python实现（通俗易懂），我觉得博主写的让人特别容易理解，关键是代码也不报错，然后我就照着他的代码抄了一遍，认真地理解了一下每一个模块，：编码、解码、适应度函数写法、选择、交叉和变异的实现过程，下面也谈一谈我在整个过程中的认识，以及对代码的一种通俗解释： 1、编码：这里主要运用的就是一种二进
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2023-09-20 06:31:17
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上篇中我们用DirectX Compute Shader在显卡上编写了一个并行算法来计算好看的曼德勃罗特集迭代数图形。那么使用显卡进行通用计算到底有多少优势呢？我们本次就来比较一番。首先我们在CPU上也实现该算法。为了方便起见我们设计了一个类：class CPUCalc
{
private:
int m_stride;
int m_width;
int m_height;
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2024-05-14 12:24:02
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1、遗传算法（GA）介绍遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过数学的方式,利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通
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2024-04-10 20:09:45
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使用PyTorch从零开始实现YOLO-V3目标检测算法 (四)这是从零开始实现YOLO v3检测器的教程的第4部分，在上一部分中，我们实现了网络的前向传播。这部分，我们计划用 非极大值抑制进行置信度阈值设置。 我们的目标是设计网络的前向传播本教程使用的代码需要运行在 Python 3.5 和 PyTorch 0.4 版本之上。它可以在这个Github仓库中找到。本教程分为5个部分：第1部分：了
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2024-04-11 07:25:01
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重要参考：1，安装（Anaconda+geatpy）Anaconda安装遗传和进化算法库函数安装——geatpy输入：pip install geatpyPython中输出版本检查是否是最新版：import geatpy as ea
print(ea.__version__)2，Geatpy官网Geatpy3，遗传算法遗传算法中每一条染色体，对应着遗传算法的一个解决方案，一般我们用适应性函数（fi
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2023-12-12 15:34:23
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https://www.jianshu.com/p/8fa044ed9267http://geatpy.com/index.php/category/geatpy_tutorials/
原创
2022-06-09 14:05:47
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Python遗传算法框架使用实例（一）使用Geatpy实现句子匹配在前面几篇文章中，我们已经介绍了高性能Python遗传和进化算法框架——Geatpy的使用。回顾一下Geatpy的安装方法，在上面的第一个链接的文章里也有详细讲解。 pip install geatpy 我们都听过“无限猴子定理”，说的是有无限只猴子用无限的时间会产生特定的文章。在无限猴子定理中，我们“假定”猴子们是没有像
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2024-08-08 15:43:23
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Geatpy是一个高性能实用型的Python遗传算法工具箱，提供一个面向对象的进化算法框架，经过全面改版后，新版Geatpy2目前由华南农业大学、暨南大学、华南理工等本硕博学生联合团队开发及维护。Website (including documentation): http://www.geatpy.com
Demo : https://github.com/ge
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2023-07-24 16:19:49
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在前面几篇文章中，我们已经介绍了高性能Python遗传和进化算法框架——Geatpy的使用及一些案例。详细的Geatpy官方教程文档在github可以查看：也可以到官网上查看：本篇就一个多目标优化实例进行展开讲述，并且与使用Matlab工具箱得到相近效果进行一些对比：(注意：Geatpy已于2018.10.18更新至1.1.0版本，这是一个内核更新，新版本提供了一个新的数据结构：LegV，用于保存
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2023-08-11 17:46:36
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目录一、单目标优化使用实例1、数学模型2、定义决策变量/目标函数/约束条件3、调用算法求解优化问题二、多目标优化使用实例1、数学模型2、定义决策变量/目标函数/约束条件3、调用算法求解优化问题Geatpy是一个高性能实用型的Python遗传算法工具箱，提供一个面向对象的进化算法框架，经过全面改版后，新版Geatpy2目前由华南农业大学、暨南大学、华南理工等本硕博学生联合团队开发及维护。Geatpy
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2023-08-09 13:01:38
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在前面几篇文章中，我们已经介绍了高性能Python遗传和进化算法框架——Geatpy的使用。本篇就一个案例进行展开讲述：回顾一下Geatpy的安装方法，在上面的第一个链接的文章里也有详细讲解。pip install geatpy我们都听过“无限猴子定理”，说的是有无限只猴子用无限的时间会产生特定的文章。在无限猴子定理中，我们“假定”猴子们是没有像人类那样“智能”的，而且“假定”猴子不会自我学习。因
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2023-12-24 14:37:56
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Geatpy是一个高性能实用型的Python遗传算法工具箱，提供一个面向对象的进化算法框架，经过全面改版后，新版Geatpy2目前由华南农业大学、暨南大学、华南理工等本硕博学生联合团队开发及维护。Geatpy提供了许多已实现的遗传和进化算法相关算子的库函数，如初始化种群、选择、交叉、变异、重插入、多目标优化非支配排序等，并且提供诸多已实现的进化算法模板来实现多样化的进化算法。其执行效率高于Matl
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2023-12-26 22:25:11
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上一篇我们使用pyomo对(啤酒混合策略、燃料设计策略、饮食营养策略)进行了建模求解，这一篇我们自己动手，把这三个问题改写为用遗传算法geatpy进行求解。其中饮食营养策略涉及比较复杂的数据结构，需要动手实践下才能好好理解geatpy的使用语法。特别指出的是，python里的高级数据类型：字典{}，可以很方便地辅助我们进行多变量规划问题的建模，life is short , i us
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2023-11-20 21:55:40
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上一篇讲了Geatpy的快速入门： 但是光是几个例子是远远不能熟练掌握python遗传和进化算法编程的，得进一步了解其原理以及API。Geatpy是简单封装的开放式进化算法框架，可以方便、自由地与其他算法以及实际项目相结合。其层次结构图如下：其中函数接口是自定义的目标函数以及罚函数(可以没有罚函数)，比如要解决一个约束优化问题，那么一般把目标函数写在aimfuc.py里(文件名自定义)，把约束条件
** 带约束的多目标优化问题**继承 Problem 问题类完成对问题模型的描述 对于多目标的问题，依旧是先编写目标规划问题。import numpy as np
import geatpy as ea
class MyProblem(ea.Problem): # 继承Problem父类
def __init__(self):
name = 'BNH' # 初始化name（
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2023-06-20 19:43:44
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有了以上的经验后，对于如何使用 Geatpy 面向对象进化算法框架求解新的问题就 会得心应手。下面看一个带约束的多目标优化问题： 编写问题类如下：# -*- coding: utf-8
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2023-10-18 18:48:20
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