如何使用遗传算法解决 Python 中的非线性优化问题？
How can I use Genetic Algorithms to solve non-linear optimization problems in Python?
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。我正在尝试解决 min (x1.x2^2 + x1+x2) 以获得使用 GA 的最佳解决方案。我已经使用 scipy 和 gekko 解决了问题，但我需要使用 GA 进行比较和学习。
有什么建议吗？谢谢。
您可以使用 JMetalPy，JMetal 元启发式搜索库的 Python 实现。
您需要定义和实施如何对您的解决方案进行编码并实施适应度函数。
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。我正在尝试解决 min (x1.x2^2 + x1+x2) 以获得使用 GA 的最佳解决方案。我已经使用 scipy 和 gekko 解决了问题，但我需要使用 GA 进行比较和学习。
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