杂草算法及其python实现过程

计算机软件开发 · 2024-9-3 21:04:36

群智能算法泉源于自然界中差别物种特有的生存法则，被广泛应用于复杂题目最优解盘算当中。比年来，群智能研究范畴出现诸多算法，如蚁群算法、粒子群算法(附完整代码)、蜂群算法、猫群算法、果蝇算法、杂草算法以及布谷鸟算法等。此中，杂草算法代码简单，易于实现，具有较强的自顺应性和鲁棒性。
自然界中杂草生长简化流程
在一片荒凉的泥土的差别位置生长出了一些杂草
差别杂草在草原上的顺应度差别，顺应度高的个体生长繁茂，将会产生更多的子代种子。顺应度低的个体生长痴钝，将产生更少的子代

实际天下中，杂草的种子随着动物的活动、风能等流传到父代个体四周。种子流传的间隔服从正态分布。

自然选择按照优胜劣汰原则镌汰掉那些不顺应当前环境的个体(杂草)，留下那些顺应当前环境的杂草。
杂草算法步调：
<strike>1、初始化种群</strike>
随机天生肯定命量的初始解(对应实际天下的杂草)，这些初始解(杂草)随机地匀称地分布在搜刮空间(草原)内。
<strike>2、种群繁殖</strike>
靠近最优解的解具有更强的顺应度，会产生更多的子代个体(下一代的解)。阔别最优解的解具有较低顺应度，会产生较少的下一代个体。因此，当前解产生子代种子个数公式如下：

杂草算法及其python实现过程

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