python遗传算法有多慢_python遗传算法的优化过程是什么？

对于题目中的算法，相信大家最喜欢，或者最常见的就是在优化领域吧，小编就看到很多大神，利用python的算法去做一些项目的优化，而大家在足够了解这个算法以后，也需要去完成这个算法的优化，这样才是真正可以掌握这个算法啦，那到底是怎么做呢？我们要怎么去开始做优化？不了解的小伙伴一起来看下吧！

下面通过一组实例方法教大家哦~

问题描述

一个名为Robby的机器人生活在一个充满垃圾的二维网格世界中，周围有4堵墙(如下图所示)。这个项目的目标是发展一个最佳的控制策略，使他能够有效地捡垃圾，而不是撞墙。

问题图片所示：

涉及方法

任何GA的优化步骤如下：

l 生成问题初始随机解的“种群”

l 个体的“拟合度”是根据它解决问题的程度来评估的

l 最合适的解决方案进行“繁殖”并将“遗传”物质传递给下一代的后代

l 重复第2步和第3步，直到我们得到一组优化的解决方案、

应用的遗传算法代码展示：

在下面的代码中，我们生成一个初始的机器人种群，让自然选择来运行它的过程。我应该提到的是，当然有更快的方法来实现这个算法(例如利用并行化)。

效果展示：

根据以上内容，大家也可以清晰看到，使用遗传算法去做优化的神奇内容，不仅是可以面对冰冷的代码组，还是以上偏生物的内容，使用遗传算法统统可以实现，大家如果感兴趣的话，不妨也试试哈~

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