【源码】基于Python的演化计算优化项目

项目简介

本项目是基于Python的演化计算优化项目，借助遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO）解决复杂的优化问题。通过模拟生物进化和群体智能行为，来寻找特定数学函数的最小值点。

项目的主要特性和功能

遗传算法（GA）

• 实现遗传算法基本步骤，涵盖初始化种群、适应度计算、选择、交叉和变异。
• 针对种群规模、交配概率、变异概率等不同参数提供优化策略。
• 采用二进制编码和十进制编码两种方式解决复杂数学优化问题。

粒子群优化算法（PSO）

• 实现粒子群优化算法，模拟鸟群或鱼群捕食行为以寻找全局最优解。
• 提供粒子速度和位置的动态调整策略。
• 通过适应度函数评估粒子位置，并绘制适应度曲线展示算法收敛过程。

安装使用步骤

下载源码

从项目仓库中下载或复制源码文件到本地。

安装依赖

确保已安装Python环境，并安装必要的依赖库，如numpy和matplotlib，使用以下命令安装： bash pip install numpy matplotlib

运行代码

打开终端或命令行，导航到项目目录，运行遗传算法或粒子群优化算法的Python文件，示例如下： bash python evo_1.py python PSO_1_modify.py

查看结果

运行后，程序将输出优化结果，并绘制适应度曲线图。可通过查看生成的图像文件或控制台输出来分析优化效果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】