Python遗传算法工具箱Geatpy的使用(一)求解带约束的单目标优化

前言

探索遗传算法原理，使用国内高校团队开源的高性能工具箱geatpy实现。本文旨在梳理原理，提供实践代码，帮助读者扩展应用或深入研究。

本文通过geatpy工具箱介绍遗传算法的原理、实现与优化策略，强调面向对象的框架设计。安装geatpy后，通过特定代码实现算法，解析遗传算法流程，展示其与并行计算的关系。

遗传算法模拟自然进化过程，通过编码、选择、重组与变异等步骤寻优。流程图直观展示了算法各阶段。在geatpy框架下，算法可高度复用，适用于各类带约束的单目标优化问题。

基础术语包括个体、种群、编码与解码等概念。个体包含染色体和表现型，种群由多个个体组成，涉及染色体矩阵与表现型矩阵。适应度值评估个体的优化潜力。

算法核心为选择、重组与变异算子，可直接调用geatpy提供的函数。通过实例化问题类与种群类，调用算法模板类，实现遗传算法求解复杂问题。

本文详细介绍了geatpy工具箱的使用，从理论到实践，旨在帮助读者理解和应用遗传算法解决实际优化问题。

结语感谢geatpy团队提供的工具箱，它为优化算法提供了高效、实用的解决方案。未来将继续深入探索工具箱，期望与读者共同学习与成长。