我们在平时遇到的业务问题，很多目标函数、约束函数都是非线性的。本文介绍使用一个遗传算法包来解决这些复杂的模型求极值的问题。
导入包
import numpy as np
from geneticalgorithm import geneticalgorithm as ga
业务问题转化成数学模型
假设我们的个业务问题转化成数学模型如下：
def f(x):
pen = 0
if not -x[0] +2*x[0]*x[1] <= 8:
pen = np.inf
if not 2*x[0] + x[1] <= 14:
pen = np.inf
if not 2*x[0] - x[1] <= 10:
pen = np.inf
return -(x[0]+x[1]*x[0]) + pen
varbounds = np.array([[0,10],[0,10]])
vartype = np.array([['int'],['real']])设置遗传算法的参数
algorithm_param = {'max_num_iteration': 300,\
'population_size':100,\
'mutation_probability':0.1,\
'elit_ratio': 0.01,\
'crossover_probability': 0.5,\
'parents_portion': 0.3,\
'crossover_type':'uniform',\
'max_iteration_without_improv':None}@ max_num_iteration：算法最大迭代次数。
@ population_size：种群数量。
@ mutation_probability：确定每个单独溶液中每个基因的几率，替换为随机值。默认值为 0.1（即 10%）。
@elit_ration：确定人口中的精英人数。默认值为 0.01（即 1%）。例如，当人口规模为 100 且 elit_ratio 为 0.01 那么人口中就有一个精英。如果此参数设置为零，则 geneticalgorithm 实现了标准的遗传算法，而不是精英主义的 GA。
@ crossover_probability：交叉系数。
@ parents_portion：由上一代成员（又名父母）填补的人口比例; 默认值为 0.3（即人口的 30%）
@crossover_type：交叉变异方式。有三个选项，包括one_point;two_point和均匀的交叉功能; 默认值为 Uniform Crossover
@ max_iteration_without_improv：如果算法没有改进目标，在此参数确定的连续迭代次数上，则 GeneticAlgorithm 在达到max_num_iterations之前停下来并报告找到的最佳解决方案。默认为 None。
具体参数含义，可参考我前文介绍的遗传算法源码建模步骤，在本文不详细介绍。
模型求解
model = ga(function=f,\
dimension =2, \
variable_type_mixed=vartype, \
variable_boundaries=varbounds,\
algorithm_parameters=algorithm_param)
model.run()在约束函数、目标函数在极其复杂的情形下，使用本文采用的方法会有不错的效果，可以省去复杂建模的麻烦。
完整代码
import numpy as np
from geneticalgorithm import geneticalgorithm as ga
def f(x):
pen = 0
if not -x[0] +2*x[0]*x[1] <= 8:
pen = np.inf
if not 2*x[0] + x[1] <= 14:
pen = np.inf
if not 2*x[0] - x[1] <= 10:
pen = np.inf
return -(x[0]+x[1]*x[0]) + pen
varbounds = np.array([[0,10],[0,10]])
vartype = np.array([['int'],['real']])
algorithm_param = {'max_num_iteration': 300,\
'population_size':100,\
'mutation_probability':0.1,\
'elit_ratio': 0.01,\
'crossover_probability': 0.5,\
'parents_portion': 0.3,\
'crossover_type':'uniform',\
'max_iteration_without_improv':None}
model = ga(function=f,\
dimension =2, \
variable_type_mixed=vartype, \
variable_boundaries=varbounds,\
algorithm_parameters=algorithm_param)
model.run()微信公众号后台回复
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文章须知
文章作者：用户007
微信编辑：疑疑
文章转载自『Python学习杂记』公众号，原文链接：使用遗传算法求解非线性优化问题
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