如何在遺傳算法中設置變量約束條件？1.一般有兩種方法。一種是在生成初始種群時只生成滿足約束的個體；另一種是隨機生成個體，在后續(xù)操作中判斷個體是否滿足約束。2.這是由遺傳算法的特點決定的；遺傳算法是一種

如何在遺傳算法中設置變量約束條件？

1.一般有兩種方法。一種是在生成初始種群時只生成滿足約束的個體；另一種是隨機生成個體，在后續(xù)操作中判斷個體是否滿足約束。

2.這是由遺傳算法的特點決定的；遺傳算法是一種隨機搜索算法，由于種群大小不同，參數(shù)不同，每次得到的結果也不同。即使參數(shù)相同，每次運算得到的近似最優(yōu)解也不一定相同。一般取n次運算的最佳結果作為最終最優(yōu)解。當然，如果你的約束或參數(shù)設置不當，每次操作的近似最優(yōu)解會相差太多，質量不高。這些我們都要注意。

3.我用MATLAB自己寫遺傳算法來解決問題，因為它自己的工具箱比較固定，只能解決簡單典型的問題。但是當你的問題有點復雜的時候，工具箱就發(fā)揮不了作用了。

geatpy遺傳算法原理？

Geatpy提供了許多遺傳和進化算法相關算子的庫函數(shù)，如種群初始化、選擇、交叉、變異、重插入、多目標優(yōu)化和非支配排序等。還提供了很多實現(xiàn)的進化算法模板，實現(xiàn)多樣化的進化算法。

其執(zhí)行效率高于一些知名的Matlab、Java、Python編寫的工具箱、平臺或框架，學習成本低，模塊解耦度高，擴展性強。

怎樣用python數(shù)據(jù)建模？

先說結論，MATLAB非常方便數(shù)學模型競賽的各種嘗試。從長遠來看，考慮Python是有用的。核心功能差不多，都是腳本語言，都有成熟的平臺和工具。

對于數(shù)學建模，MATLAB更容易使用，操作更簡單，工具箱使用更方便