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こいさん❤うぽつです✊(^o^)良い人ベスト100で結婚させて良くなっていく🤣👏ベスト100に入りたいわね❤笑ちょっと🤣最後の誰＼(^o^)／
交叉がイマイチ良くわかっていなかったのですが、
この動画ですごく分かりました！！
ありがとうございます！！
拝見させていただきました。遺伝的アルゴリズムの適用方法がより明確になりました。ありがとうございます。
#ライブラリのインポート
import numpy as np
import pandas as pd
from random import random
#初代
def first_gene(x,y,f):
z = x * y #人数
g = [] #初代
for i in range(f):
for k in range(z):
h = []
while len(h) < z:
n = np.random.randint(1,z + 1)
if not n in h:
h.append(n)
g.append(np.array(h))
return np.array(g)
#評価関数
def evaluation_function(x,parent,dic):
pare = []
ide = np.sum([v for k,v in dic.items()]) / x #理想点
for v in parent:
cnt = 0
score = 0
for j in range(x):
score += (ide – np.sum([dic[l-1] for l in v[cnt:cnt + x]])) ** 2
cnt += x
pare.append([score,v])
pare = sorted(np.array(pare), key=lambda x: x[0]) #点数で並び替え
return pare
#一様交叉
def crossover(ep,sd,p1,p2):
ch1 = p1.copy()
ch2 = p2.copy()
ch = []
for k in range(len(ch1)):
x = True if ep > random() else False
if x == True:
c1 = ch1[k]
c2 = ch2[k]
ch1[np.where(ch1 == c2)] = c1
ch2[np.where(ch2 == c1)] = c2
ch1[k] = c2
ch2[k] = c1
ch.append(ch1)
ch.append(ch2)
return ch