前言笔者最近开始学习如何用DEAP落实进化算法，本文既是教程，也是学习笔记，希望在帮助自己记忆理解的同时对同样正在学习的同学能有所帮助。碍于笔者水平有限，又非运筹优化科班出身，错误难免，请方家多多指正。本文比较长，涉及内容有：DEAP简介进化算法简介进化算法中问题的定义、个体编码与初始族群创建个体评价选择操作交叉操作突变操作关于DEAPDEAP是一个进化计算框架，能够帮助我们快速实现和测试进化算法
一、推导式 推导式 comprehensions（又称解析式），是 python 的一种独有特性。推导式是 可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列。 推导式包括:1.列表(list)推导式 2.字典(dict)推导式 3.集合(set)推导式。（一）列表推导式列表推导式(list comprehension)是利用其它列表创建新列表的一种方式， 工作原理类似 for 循环，即可对得到的元素进行转
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2024-09-22 12:28:57
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## Python deap多变量优化实现流程
为了帮助你理解如何使用Python的deap库进行多变量优化，下面我将详细介绍整个流程，并提供相应的代码示例。
### 1. 安装deap库
首先，你需要确保已经安装了deap库。可以使用以下命令在终端中安装：
```bash
pip install deap
```
### 2. 导入必要的库和模块
接下来，你需要导入deap库的一些核
原创
2024-01-09 11:20:19
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# DEAP效率评估软件在Python中的应用
## 引言
数字经济的迅猛发展及其对各种行业的影响，使得评估和优化企业效率成为当今企业面临的重要问题之一。在诸多的效率评估工具中，DEAP（Data Envelopment Analysis for Python）是一款功能强大的软件库，它能够帮助企业通过数据包络分析（DEA）来评估其相对效率。本文将介绍DEAP的基本概念，功能以及如何在Pyth
Socket是网络编程的一个抽象概念。通常我们用一个Socket表示“打开了一个网络链接”，而打开一个Socket需要知道目标计算机的IP地址和端口号，再指定协议类型即可。客户端大多数连接都是可靠的TCP连接。创建TCP连接时，主动发起连接的叫客户端，被动响应连接的叫服务器。举个例子，当我们在浏览器中访问新浪时，我们自己的计算机就是客户端，浏览器会主动向新浪的服务器发起连接。如果一切顺利，新浪的服
# Python遗传算法DEAP: 优化旅行商问题
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法，通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，寻找问题的最优解。在Python中，DEAP是一个强大的遗传算法框架，可以帮助我们快速实现优化问题的求解。
在本文中，我们将以旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）为例，介绍如何使用DEAP来优化TSP问题。旅行商问题是一个经典的
原创
2024-04-03 06:36:10
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# Python DEAP包与DEA模型概述
数据包 DEAP（Distributed Evolutionary Algorithms in Python）是一个强大的工具，可用于实现各种进化算法，包括遗传算法、遗传编程等。在数据包中，我们不仅可以实现复杂的优化问题，还可以使用 DEA（数据包络分析）模型进行效率评估。DEA 模型是一种用于评估决策单元（DMUs）相对效率的非参数方法，广泛应用于
# 使用 Python DEAP 实现约束条件
在优化问题中，通常我们需要处理一些约束条件。DEAP (Distributed Evolutionary Algorithms in Python) 是一个非常强大的库，用于进化计算和遗传算法。本文将指导你如何在 Python DEAP 中实现约束条件。
## 整体流程
在使用 DEAP 处理约束条件时，我们通常遵循以下步骤：
| 步骤 |
原创
2024-10-23 06:09:54
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学习DEAP框架，找到如下资源： 1.github源码：https://github.com/deap/deap 2.deap文档：http://deap.gel.ulaval.ca/doc/dev/index.html 4.一篇介绍deap的文章：http://www.doc88.com/p-0468915579195.html1.翻译第一个地址的内容DEAP是一个新颖的进化计算框架，
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2023-12-03 17:33:49
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前言 这次做笔记，详解一个简单基于python deap库的一元函数寻优的代码例程。 安装deap库比较简单，在命令终端输入：pip3 install deap deap库内集成了遗传算法的主要运行函数，因此在实际使用的时候一般只需要自己编写个体编码方法、评价函数、惩罚函数即可。掌握遗传算法的原理流程与Deap库的程序框架就比较重要，遗传算法的原理这里不加赘述。问题 问题为一个一元函数在
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2024-04-11 19:55:57
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目录前言1.优化问题的定义单目标优化多目标优化2.个体编码实数编码二进制编码序列编码(Permutation encoding)粒子(Particles)3 初始种群建立一般族群同类群粒子群4 评价5 配种选择6 变异7 突变8 环境选择前言本文不介绍原理的东西，主要是实现进化算法的python实现。
1.优化问题的定义单目标优化creator.create('FitnessMin', base.
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2023-10-20 11:46:29
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多目标优化与帕累托解1. 多目标优化多目标优化问题(muhiob—jective optimization problem，MOP)的定义是什么呢？感觉从文献里面查询会比较准确，所以我就找了知网检索第一个文献《基于粒子群算法求解多目标优化问题》，里面说到了相关的形式。通常一个多目标优化问题可以表示如下：其中，决策向量，目标向量，和目标函数，是系统约束。我们会发现多目标优化问题与线性规划问题很类似。
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2024-07-18 21:30:46
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# 用 DEAP 算法解决旅行商问题 (TSP) 的 Python 实现
旅行商问题 (TSP) 是一个经典的组合优化问题，旨在寻找一条最短路径，使旅行商能够访问每一个城市一次且仅一次，并最终返回到出发城市。利用 DEAP (Distributed Evolutionary Algorithms in Python) 库，我们可以使用进化算法来寻找这个问题的解。本文将详细讲解如何使用 DEAP
# Python 代数：基础知识与示例
代数是数学的一个基本分支，主要关注于符号的运算和关系。在现代编程中，尤其是 Python 编程，代数的概念被广泛应用于数据分析、机器学习和图形计算等多个领域。本文将简要介绍 Python 中的一些代数概念，并提供相应的代码示例。
## 1. 代数基础
代数的核心是对变量与常数的运算，包括加法、减法、乘法和除法。需要注意的是，Python 中的变量可以是
numpy是一个第三方库，支持大量高纬度数组与矩阵运算。此外，它也针对数组运算提供大量的数字函数。机器学习涉及到大量对数组的变化和运算，numpy就成为必不可少的工具之一。 使用numpy，可以做以下操作： &
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2023-11-26 19:15:40
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文章目录一.问题定义、个体编码与创建初始种群1.优化问题定义2.个体编码3.初始族群的创建二.评价三.选择操作1.DEAP内置的选择操作2.常用选择介绍3.选择操作代码示例四.交叉1.DEAP内置的交叉操作(crossover)操作2.常用交叉操作介绍3.交叉操作代码示例五.变异1.DEAP内置的突变(Mutation)操作2.常用突变介绍3.突变操作代码示例六.环境选择 一.问题定义、个体编码
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2024-06-09 08:18:51
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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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通过李群——李代数间的转换关系，我们希望把位姿估计变成无约束的优化问题，简化求解方式。一、群群（ Group）是一种集合加上一种运算的代数结构。记作G = (A; ·)，满足一下条件。李群是指具有连续（光滑）性质的群二、李代数李代数描述了李群的局部性质。李代数由一个集合 V，一个数域 F 和一个二元运算 [;] 组成，称 (V; F;[;]) 为一个李代数，记作 g满足一下条件：二元运算被称为李括
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2024-01-04 18:23:49
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李群群(Group)是一种集合加上一种运算的代数结构。我们把集合记作 A,运算记作 ·,G = (A, ·)性质： 特殊正交群 SO(n) 也就是所谓的旋转矩阵群,其中 SO(2) 和 SO(3) 最为常见。特殊欧氏群 SE(n) 也就是前面提到的 n 维欧氏变换,如 SE(2) 和 SE(3)。李代数：李代数由一个集合 V,一个数域 F 和一个二元运算 [, ]
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2023-12-05 14:43:49
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Python(派森)英文名称：穿山甲。它是一种面向对象的用途非常广泛的编程语言，具有非常清晰的语法特点，适用于多种操作系统，可以在Windows和Unix这样的系统中运行。python的语法灵活，模块众多，是一门面向对象语言。 可以命令行运行，也可以开发窗口应用程序。还可以用作web cgi语言。 现在各种linux 版本，都少不了python，在常见的linux 应用工具中，很大一部分都是pyt
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2023-12-21 22:43:16
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