如何使用遗传算法来解决 Python 中的非线性优化问题?

Question

我正在尝试应用遗传算法的概念来解决Python中的非线性优化问题，并将结果与其他方法进行比较。我正在尝试求解最小值 (x1.x2^2 + x1+x2( 以使用 GA 获得最佳解决方案。我已经使用 scipy 和 gekko 解决了这个问题，但我需要使用 GA 进行比较和学习。

有什么建议吗？谢谢。

Answer 1

您可以使用JMetalPy，这是JMetal Meta-heuristic搜索库的Python实现。

您需要定义和实现如何对解决方案进行编码并实现适应度函数。