【源码】基于Python的智能优化算法项目

项目简介

本项目基于Python语言，实现了遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）。项目目标是利用这些优化算法解决复杂的优化问题，尤其是旅行商问题（TSP）和常见的测试函数优化问题。

项目的主要特性和功能

遗传算法（GA）

• 求解TSP问题，涵盖适应度计算、父体选择、交叉、变异和进化逆转等步骤。
• 通过将基因序列转为set格式提升查询效率，仅计算逆转片段前后接点的适应度差优化进化逆转过程。
• 优化后，在特定硬件环境下，算法约0.8秒可完成计算。

粒子群优化算法（PSO）

• 实现PSO核心算法，包括粒子速度和位置更新、适应度评估、记录历史最佳位置和全局最佳位置。
• 提供Rastrigin函数和Griewank函数两个常见测试函数评估粒子质量。
• 记录每轮迭代的最佳适应度，使用matplotlib库绘制适应度随迭代的变化图。

安装使用步骤

1. 已下载本项目的源码文件。
2. 安装依赖库：确保已安装Python环境，通过pip install numpy matplotlib安装依赖库numpy和matplotlib。
3. 运行遗传算法：
4. 在GA.py文件中，设置合适的参数（如MAX_TIME、NUMBER_OF_INDIVIDUAL、pIntercross、pMutate等）。
5. 运行主程序（if __name__ == '__main__':部分），开始TSP问题的求解过程。
6. 运行粒子群优化算法：
7. 在PSO.py文件中，选择合适的适应度函数（如rastrigin_fitness或griewank_fitness）。
8. 运行主程序（if __name__ == '__main__':部分），开始优化过程。
9. 查看结果：算法运行结束后，会输出最佳解、最佳适应度和运行时间，并绘制适应度随迭代的变化图。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】