逆袭之道

嗨，各位朋友们，我是一个热爱编程的小伙子，擅长运用Python这门神奇的语言变戏法。今天，我将带领大家探索一种高效且有趣的算法——遗传算法，来解决一个刺激又充满挑战的问题——求二维函数的最值。

引子

故事的开始总是充满未知与悬念。就像一个旅人在茫茫大漠中迷路，不知道前方是荆棘还是花海。我们所要解决的问题也如此，寻找那个隐藏在二维函数曲线上的最大或最小值。

舞台搭建

首先，让我们打开Python的舞台，准备好演示的代码。请看：

“`python import random # 定义目标函数 def target_function(x, y): return x ** 2 + y ** 2 – 4 * x – 6 * y + 12 # 遗传算法求解最大值 def genetic_algorithm(): # 初始化种群 population = [] for _ in range(10): individual = [random.uniform(-10, 10), random.uniform(-10, 10)] population.append(individual)

# 迭代进化 for _ in range(100): # 计算适应度 fitness_values = [] for individual in population: x, y = individual fitness = target_function(x, y) fitness_values.append(fitness)

# 选择优秀个体 elites = [] for _ in range(2): index = fitness_values.index(max(fitness_values)) elites.append(population[index]) del(fitness_values[index])

# 交叉繁殖 offspring = [] for _ in range(8): parent1 = random.choice(elites) parent2 = random.choice(elites) child = [random.uniform(min(parent1[0], parent2[0]), max(parent1[0], parent2[0])), random.uniform(min(parent1[1], parent2[1]), max(parent1[1], parent2[1]))] offspring.append(child)

# 变异产生新个体 for i in range(8): if random.random() < 0.05: offspring[i][0] += random.uniform(-1, 1) offspring[i][1] += random.uniform(-1, 1)

# 更新种群 population = elites + offspring

# 寻找最优解 best_individual = population[fitness_values.index(max(fitness_values))]

return best_individual[0], best_individual[1] “`

探索之旅

现在，让我们开始遗传算法的探索之旅吧！

第一步：初始化种群

在广袤的编程世界中，随机数就像是一张玩偶的脸，瞬间点燃了探险的兴奋。我们用随机数初始化一个包含10个个体的种群，每个个体有两个基因，即二维平面上的坐标(x, y)。

第二步：迭代进化

让我们来观察遗传算法的进化之路。100次迭代的进化过程中，每一次都会选择适应度最高的个体作为精英，保留下来。接下来，通过交叉繁殖与变异操作，产生新的后代。这就好比在人类社会中，优秀的基因通过繁衍后代的方式得以传承。而变异，则是生命的无限可能。

第三步：寻找最优解

在经历了百转千回的进化之后，我们需要从种群中找出适应度最高的个体，也就是那个使目标函数取得最大值或最小值的坐标点。

总结

通过遗传算法的演化，我们成功找到了那个隐藏在二维函数曲线上的最值。这个过程就像是在一片茂盛的森林中，找到了那株高耸入云的参天巨树。

编程世界充满了无限的可能性，而遗传算法只是其中之一。当我们走进这个世界，打开代码的大门，我们就拥有了逆袭的力量。让我们一同探索未知，创造奇迹，在编程的舞台上留下我们独特的足迹。

原文链接：https://www.example.com

致谢

感谢各位朋友的阅读与支持！希望今天的分享能给您带来一些启发与惊喜。如果您对遗传算法或其他编程技术有任何疑问或想法，欢迎在评论区与我交流。愿我们不断进化，勇往直前，书写属于我们自己的辉煌篇章！