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python的遗传算法--Hello World入门篇

IP云
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12/01
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本系列文章代码取材于书籍《Genetic Algorithms with Python》,本人是在校电气专业的研究生，立志从事于Python相关的代码工作，具体什么方向还有待深究。

众所周知，算法一类的相关工作在市场上工资不菲，对于跨专业想从事算法工作的同学，算法入门是很难的一件事，一者没有好的代码基础，二者算法书晦涩难懂，让人没有读下去的欲望。我从研究生入学到现在，已经有半年的时间了，期间一直摸索算法入门，但都没有坚持下来，但一直在学习Python的基础语法，几个月之前导师在群里推了这本书，还是英文，一开始没抱着什么期望，结果前几天偶尔得空，看了一下，发现这本书真的写的很用心，（这里不得不吐槽一下国内市面上的书本，大都没有用心写，都是这里抄抄那里抄抄），也挺符合我兴趣的，今天花了大半天攻克了Hello World 初级版（一是英语不好，二是学习的基础都遗忘了），这里先放代码，如果想听我自己的理解，有时间可以给大家录个视频。 


    

     

      import random
     

     

      import datetime
     

     

      def get_fitness(guess):
     

     

      return sum(1 for expected, actual in zip(target, guess)
     

     

      if expected == actual)
     

     

      def display(guess):
     

     

      timeDiff = datetime.datetime.now() - startTime
     

     

      fitness = get_fitness(guess)
     

     

      print("{0}\t{1}\t{2}".format(guess, fitness, str(timeDiff)))
     

     

      def generate_parent(length):
     

     

      genes = []
     

     

      while len(genes) < length:
     

     

      sampleSize = min(length - len(genes), len(geneSet))
     

     

      genes.extend(random.sample(geneSet, sampleSize))
     

     

      return ''.join(genes)
     

     

      def mutate(parent):
     

     

      index = random.randrange(0, len(parent))
     

     

      childGenes = list(parent)
     

     

      newGene, alternate = random.sample(geneSet, 2)
     

     

      childGenes[index] = alternate \
     

     

      if newGene == childGenes[index] \
     

     

      else newGene
     

     

      return ''.join(childGenes)
     

     

      random.seed()
     

     

      geneSet = " abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ!."
     

     

      target = "Hello World!"
     

     

      startTime = datetime.datetime.now()
     

     

      bestParent = generate_parent(len(target))
     

     

      bestFitness = get_fitness(bestParent)
     

     

      display(bestParent)
     

     

      while True:
     

     

      child = mutate(bestParent)
     

     

      childFitness = get_fitness(child)
     

     

      if bestFitness >= childFitness:
     

     

      continue
     

     

      display(child)
     

     

      if childFitness >= len(bestParent):
     

     

      break
     

     

      bestFitness = childFitness
     

     

      bestParent = child
     

    

    
 

   

   

    下次更新不知道什么时候，随缘。
   

  
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