python遺傳演算法怎麼編碼

① python是什麼編碼格式

python編碼總結：
1).首先python有兩種格式的字元串，str和unicode，其中unicode相當於位元組碼那樣，可以跨平台使用。
str轉化為unicode可以通過unicode()，u，str.decode三種方式
unicode轉化為str，如果有中文的話，一般通過encode的方式
2).如果代碼中有中文的話，我們一般會添加 "# coding=utf-8"，這個是什麼作用呢，一般如下：
如果代碼中有中文注釋，就需要此聲明比較高級的編輯器（比如我的emacs），會根據頭部聲明，將此作為代碼文件的格式。程序會通過
頭部聲明，解碼初始化 u」人生苦短」，這樣的unicode對象，（所以頭部聲明和代碼的存儲格式要一致
所以，當我們填上編碼頭的時候，使用s="中文"，實際上type(s)是一個str，是已經將unicode以utf-8格式編碼成str。
其次，如果我們在代碼中使用s=u'中文'，相當於將str以utf-8解碼成unicode。
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② python遺傳演算法目標函數怎麼編

一、遺傳演算法介紹
遺傳演算法是通過模擬大自然中生物進化的歷程，來解決問題的。大自然中一個種群經歷過若干代的自然選擇後，剩下的種群必定是適應環境的。把一個問題所有的解看做一個種群，經歷過若干次的自然選擇以後，剩下的解中是有問題的最優解的。當然，只能說有最優解的概率很大。這里，我們用遺傳演算法求一個函數的最大值。
f(x) = 10 * sin( 5x ) + 7 * cos( 4x ), 0 <= x <= 10
1、將自變數x進行編碼
取基因片段的長度為10, 則10位二進制位可以表示的范圍是0到1023。基因與自變數轉變的公式是x = b2d(indivial) * 10 / 1023。構造初始的種群pop。每個個體的基因初始值是[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]
2、計算目標函數值
根據自變數與基因的轉化關系式，求出每個個體的基因對應的自變數，然後將自變數代入函數f（x），求出每個個體的目標函數值。
3、適應度函數
適應度函數是用來評估個體適應環境的能力，是進行自然選擇的依據。本題的適應度函數直接將目標函數值中的負值變成0. 因為我們求的是最大值，所以要使目標函數值是負數的個體不適應環境，使其繁殖後代的能力為0.適應度函數的作用將在自然選擇中體現。
4、自然選擇
自然選擇的思想不再贅述，操作使用輪盤賭演算法。其具體步驟：
假設種群中共5個個體，適應度函數計算出來的個體適應性列表是fitvalue = [1 ,3, 0, 2, 4] ，totalvalue = 10 ， 如果將fitvalue畫到圓盤上，值的大小表示在圓盤上的面積。在轉動輪盤的過程中，單個模塊的面積越大則被選中的概率越大。選擇的方法是將fitvalue轉化為[1 ， 4 ，4 , 6 ，10], fitvalue / totalvalue = [0.1 , 0.4 , 0.4 , 0.6 , 1.0] . 然後產生5個0-1之間的隨機數，將隨機數從小到大排序，假如是[0.05 , 0.2 , 0.7 , 0.8 ,0.9]，則將0號個體、1號個體、4號個體、4號個體、4號個體拷貝到新種群中。自然選擇的結果使種群更符合條件了。
5、繁殖
假設個體a、b的基因是
a = [1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0]

b = [0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1]

這兩個個體發生基因交換的概率pc = 0.6.如果要發生基因交換，則產生一個隨機數point表示基因交換的位置，假設point = 4,則：

a = [1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0]

b = [0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1]
交換後為：

a = [1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1]

b = [0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0]
6、突變
遍歷每一個個體，基因的每一位發生突變（0變為1,1變為0）的概率為0.001.突變可以增加解空間
二、代碼
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def b2d(b): #將二進制轉化為十進制 x∈[0,10] t = 0 for j in range(len(b)): t += b[j] * (math.pow(2, j)) t = t * 10 / 1023 return tpopsize = 50 #種群的大小#用遺傳演算法求函數最大值：#f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10]chromlength = 10 #基因片段的長度pc = 0.6 #兩個個體交叉的概率pm = 0.001; #基因突變的概率results = [[]]bestindivial = []bestfit = 0fitvalue = []tempop = [[]]pop = [[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1] for i in range(popsize)]for i in range(100): #繁殖100代 objvalue = calobjvalue(pop) #計算目標函數值 fitvalue = calfitvalue(objvalue); #計算個體的適應值 [bestindivial, bestfit] = best(pop, fitvalue) #選出最好的個體和最好的函數值 results.append([bestfit,b2d(bestindivial)]) #每次繁殖，將最好的結果記錄下來 selection(pop, fitvalue) #自然選擇，淘汰掉一部分適應性低的個體 crossover(pop, pc) #交叉繁殖 mutation(pop, pc) #基因突變 results.sort() print(results[-1]) #列印函數最大值和對應的

來自CODE的代碼片
GA.py

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def best(pop, fitvalue): #找出適應函數值中最大值，和對應的個體 px = len(pop) bestindivial = [] bestfit = fitvalue[0] for i in range(1,px): if(fitvalue[i] > bestfit): bestfit = fitvalue[i] bestindivial = pop[i] return [bestindivial, bestfit]

來自CODE的代碼片
best.py

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def calfitvalue(objvalue):#轉化為適應值，目標函數值越大越好，負值淘汰。 fitvalue = [] temp = 0.0 Cmin = 0; for i in range(len(objvalue)): if(objvalue[i] + Cmin > 0): temp = Cmin + objvalue[i] else: temp = 0.0 fitvalue.append(temp) return fitvalue

來自CODE的代碼片
calfitvalue.py

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import mathdef decodechrom(pop): #將種群的二進制基因轉化為十進制（0,1023） temp = []; for i in range(len(pop)): t = 0; for j in range(10): t += pop[i][j] * (math.pow(2, j)) temp.append(t) return tempdef calobjvalue(pop): #計算目標函數值 temp1 = []; objvalue = []; temp1 = decodechrom(pop) for i in range(len(temp1)): x = temp1[i] * 10 / 1023 #（0,1023）轉化為 （0,10） objvalue.append(10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x)) return objvalue #目標函數值objvalue[m] 與個體基因 pop[m] 對應

來自CODE的代碼片
calobjvalue.py

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import randomdef crossover(pop, pc): #個體間交叉，實現基因交換 poplen = len(pop) for i in range(poplen - 1): if(random.random() < pc): cpoint = random.randint(0,len(pop[0])) temp1 = [] temp2 = [] temp1.extend(pop[i][0 : cpoint]) temp1.extend(pop[i+1][cpoint : len(pop[i])]) temp2.extend(pop[i+1][0 : cpoint]) temp2.extend(pop[i][cpoint : len(pop[i])]) pop[i] = temp1 pop[i+1] = temp2

來自CODE的代碼片
crossover.py

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import randomdef mutation(pop, pm): #基因突變 px = len(pop) py = len(pop[0]) for i in range(px): if(random.random() < pm): mpoint = random.randint(0,py-1) if(pop[i][mpoint] == 1): pop[i][mpoint] = 0 else: pop[i][mpoint] = 1

來自CODE的代碼片
mutation.py

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import randomdef sum(fitvalue): total = 0 for i in range(len(fitvalue)): total += fitvalue[i] return totaldef cumsum(fitvalue): for i in range(len(fitvalue)): t = 0; j = 0; while(j <= i): t += fitvalue[j] j = j + 1 fitvalue[i] = t;def selection(pop, fitvalue): #自然選擇（輪盤賭演算法） newfitvalue = [] totalfit = sum(fitvalue) for i in range(len(fitvalue)): newfitvalue.append(fitvalue[i] / totalfit) cumsum(newfitvalue) ms = []; poplen = len(pop) for i in range(poplen): ms.append(random.random()) #random float list ms ms.sort() fitin = 0 newin = 0 newpop = pop while newin < poplen: if(ms[newin] < newfitvalue[fitin]): newpop[newin] = pop[fitin] newin = newin + 1 else: fitin = fitin + 1 pop = newpop

③ Python中怎麼定義中文編碼

在程序的第一行指定中文編碼方式，並且輸入字元為unicode，然後編碼成gb18030方式，完整程序如下:
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# -*- coding: gb18030 -*-
#!/usr/bin/python

cont = raw_input( u"請輸入:".encode("gb18030") )

print cont
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輸入的內容也可以是中文

④ 新手，求教關於python3編碼的問題

你需要明白兩個概念：

1. 什麼叫字元串、位元組串

   在Python中字元串是指一串可以展示在終端里、供人閱讀的字元，至於字元採用什麼編碼並不重要，同樣的文字，可能是用Unicode、UTF-8或GBK編碼，但列印在終端中的內容相同，那麼就認為是同一串字元串。而位元組串是指將字元串通過某種編碼轉換得到的一串位元組，同樣一個字元串，使用不同的編碼轉換後得到的位元組串可能完全不同。

2. 什麼叫encode、decode

   encode中文為編碼，顧名思義，是將字元串以某種編碼形式編碼得到位元組串的過程；相反，decode中文為解碼，是將位元組串以某種編碼形式翻譯得到字元串的過程。

a是一個字元串，它的內容是「周傑倫」這三個字，類型是str；b = a.encode('utf-8')是將a以utf-8形式編碼得到的位元組串，它的內容是「周傑倫」這三個字的utf-8編碼，類型是bytes。

⑤ python有哪幾種編碼方式

第一種：ASCII碼。是基於拉丁字母的一套電腦編碼系統，主要用於顯示現代英語和其他西歐語言，它是現今最通用的單位元組編碼系統，並等同於國際標准IS/IEC
646。
由於計算機是美國人發明的，因此，最早只有127個字母被編碼到計算機李，也就是大小寫英文字母、數字和一些符號，這個編碼表被稱為ASCII編碼，比如大寫字母A的編碼是65，小寫字母a的編碼是97，後128個稱為擴展ASCII碼。
第二種：GBK和GB2312。能在計算機中顯示中文字元是至關重要的，然而ASCII表裡一個偏旁部首都沒有，所以我們需要一個關於中文和數字對應的關系表，一個位元組只能最多表示256個字元，用處理中文顯然一個位元組是不夠的，所以我們需要採用兩個位元組來表示，所以中國制定了GB2312編碼，用來將中文編寫進去。
第三種：Unicode。因為各個國家都有一套自己的編碼，所以無法避免沖突，因此Unicode誕生了。它可以把所有語言都統一到一套編碼里，這樣就不會存在亂碼問題了，現代操作系統和大多數編程語言都直接支持Unicode。
第四種：UFT-8。基於節約的原則，出現了把Unicode編碼轉化為可變長編碼的UTF-8編碼。而UTF-8編碼把一個Unicode字元根據不同的數字大小編碼成1-6個位元組，常用的英文字母被編碼成一個位元組，漢字通常是3個位元組，只有很生僻的字元才會被編碼成4-6個位元組，如果你要傳輸的文本包含大量英文字元，用UTF-8編碼就能節省空間。

⑥ Python實現基於遺傳演算法的排課優化

排課問題的本質是將課程、教師和學生在合適的時間段內分配到合適的教室中，涉及到的因素較多，是一個多目標的調度問題，在運籌學中被稱為時間表問題（Timetable Problem，TTP）。設一個星期有n個時段可排課，有m位教師需要參與排課，平均每位教師一個星期上k節課，在不考慮其他限制的情況下，能夠推出的可能組合就有 種，如此高的復雜度是目前計算機所無法承受的。因此眾多研究者提出了多種其他排課演算法，如模擬退火，列表尋優搜索和約束滿意等。

Github ： https://github.com/xiaochus/GeneticClassSchele

遺傳演算法（Genetic Algorithm）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。遺傳演算法的流程如下所示：

遺傳演算法首先針對待解決問題隨機生成一組解，我們稱之為種群（Population）。種群中的每個個體都是問題的解，在優化的過程中，演算法會計算整個種群的成本函數，從而得到一個與種群相關的適應度的序列。如下圖所示：

為了得到新的下一代種群，首先根據適應度對種群進行排序，從中挑選出最優的幾個個體加入下一代種群，這一個過程也被稱為精英選拔。新種群餘下的部分通過對選拔出來的精英個體進行修改得到。

對種群進行修改的方法參考了生物DAN進化的方法，一般使用兩種方法： 變異 和 交叉 。 變異 的做法是對種群做一個微小的、隨機的改變。如果解的編碼方式是二進制，那麼就隨機選取一個位置進行0和1的互相突變；如果解的編碼方式是十進制，那麼就隨機選取一個位置進行隨機加減。 交叉 的做法是隨機從最優種群中選取兩個個體，以某個位置為交叉點合成一個新的個體。

經過突變和交叉後我們得到新的種群（大小與上一代種群一致），對新種群重復重復上述過程，直到達到迭代次數（失敗）或者解的適應性達到我們的要求（成功），GA演算法就結束了。

演算法實現

首先定義一個課程類，這個類包含了課程、班級、教師、教室、星期、時間幾個屬性，其中前三個是我們自定義的，後面三個是需要演算法來優化的。

接下來定義cost函數，這個函數用來計算課表種群的沖突。當被測試課表沖突為0的時候，這個課表就是個符合規定的課表。沖突檢測遵循下面幾條規則：

使用遺傳演算法進行優化的過程如下，與上一節的流程圖過程相同。

init_population ：隨機初始化不同的種群。
mutate ：變異操作，隨機對 Schele 對象中的某個可改變屬性在允許范圍內進行隨機加減。
crossover ：交叉操作，隨機對兩個對象交換不同位置的屬性。
evolution ：啟動GA演算法進行優化。

實驗結果

下面定義了3個班，6種課程、教師和3個教室來對排課效果進行測試。

優化結果如下，迭代到第68次時，課程安排不存在任何沖突。

選擇1203班的課表進行可視化，如下所示，演算法合理的安排了對應的課程。

⑦ 有沒有用python實現的遺傳演算法優化BP神經網路的代碼

下面是函數實現的代碼部分：
clc
clear all
close all
%% 載入神經網路的訓練樣本 測試樣本每列一個樣本 輸入P 輸出T，T是標簽
%樣本數據就是前面問題描述中列出的數據
%epochs是計算時根據輸出誤差返回調整神經元權值和閥值的次數
load data
% 初始隱層神經元個數
hiddennum=31;
% 輸入向量的最大值和最小值
threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1];
inputnum=size(P,1); % 輸入層神經元個數
outputnum=size(T,1); % 輸出層神經元個數
w1num=inputnum*hiddennum; % 輸入層到隱層的權值個數
w2num=outputnum*hiddennum;% 隱層到輸出層的權值個數
N=w1num+hiddennum+w2num+outputnum; %待優化的變數的個數
%% 定義遺傳演算法參數
NIND=40; %個體數目
MAXGEN=50; %最大遺傳代數
PRECI=10; %變數的二進制位數
GGAP=0.95; %代溝
px=0.7; %交叉概率
pm=0.01; %變異概率
trace=zeros(N+1,MAXGEN); %尋優結果的初始值
FieldD=[repmat(PRECI,1,N);repmat([-0.5;0.5],1,N);repmat([1;0;1;1],1,N)]; %區域描述器
Chrom=crtbp(NIND,PRECI*N); %初始種群
%% 優化
gen=0; %代計數器
X=bs2rv(Chrom,FieldD); %計算初始種群的十進制轉換
ObjV=Objfun(X,P,T,hiddennum,P_test,T_test); %計算目標函數值
while gen

⑧ 怎麼在Python里使用UTF-8編碼

概述

在python代碼即.py文件的頭部聲明即可

解析

py文件中的編碼

Python 默認腳本文件都是 ANSCII 編碼的，當文件 中有非 ANSCII 編碼范圍內的字元的時候就要使用"編碼指示"來修正一個 mole 的定義中，如果.py文件中包含中文字元（嚴格的說是含有非anscii字元），則需要在第一行或第二行指定編碼聲明：

# -*- coding=utf-8 -*-

#coding=utf-8

# 以上兩種選其一即可

其他的編碼如：gbk、gb2312也可以；否則會出現:

SyntaxError: Non-ASCII character 'xe4' in file test.py on line 3, but no encoding declared; see http://www.python.org/peps/pep-0263.html for details

python中的編碼與解碼

先說一下python中的字元串類型，在python中有兩種字元串類型，分別是 str 和 unicode，他們都是basestring的派生類；

str類型是一個包含Characters represent (at least) 8-bit bytes的序列；

unicode 的每個 unit 是一個 unicode obj;

在str的文檔中有這樣的一句話：

The string data type is also used to represent arrays of bytes, e.g., to hold data read from a file.

也就是說在讀取一個文件的內容，或者從網路上讀取到內容時，保持的對象為str類型；如果想把一個str轉換成特定編碼類型，需要把str轉為Unicode,然後從unicode轉為特定的編碼類型如：utf-8、gb2312等。

拓展內容

utf-8編碼

UTF-8（8-bit Unicode Transformation Format）是一種針對Unicode的可變長度字元編碼，也是一種前綴碼。它可以用來表示Unicode標准中的任何字元，且其編碼中的第一個位元組仍與ASCII兼容，這使得原來處理ASCII字元的軟體無須或只須做少部分修改，即可繼續使用。因此，它逐漸成為電子郵件、網頁及其他存儲或發送文字的應用中，優先採用的編碼。

UTF-8使用一至六個位元組為每個字元編碼（盡管如此，2003年11月UTF-8被RFC 3629重新規范，只能使用原來Unicode定義的區域，U+0000到U+10FFFF，也就是說最多四個位元組）：

1、128個US-ASCII字元只需一個位元組編碼（Unicode范圍由U+0000至U+007F）。

2、帶有附加符號的拉丁文、希臘文、西里爾字母、亞美尼亞語、希伯來文、阿拉伯文、敘利亞文及它拿字母則需要兩個位元組編碼（Unicode范圍由U+0080至U+07FF）。

3、其他基本多文種平面（BMP）中的字元（這包含了大部分常用字，如大部分的漢字）使用三個位元組編碼（Unicode范圍由U+0800至U+FFFF）。

4、其他極少使用的Unicode輔助平面的字元使用四至六位元組編碼（Unicode范圍由U+10000至U+1FFFFF使用四位元組，Unicode范圍由U+200000至U+3FFFFFF使用五位元組，Unicode范圍由U+4000000至U+7FFFFFFF使用六位元組）。

對上述提及的第四種字元而言，UTF-8使用四至六個位元組來編碼似乎太耗費資源了。但UTF-8對所有常用的字元都可以用三個位元組表示，而且它的另一種選擇，UTF-16編碼，對前述的第四種字元同樣需要四個位元組來編碼，所以要決定UTF-8或UTF-16哪種編碼比較有效率，還要視所使用的字元的分布范圍而定。不過，如果使用一些傳統的壓縮系統，比如DEFLATE，則這些不同編碼系統間的的差異就變得微不足道了。若顧及傳統壓縮演算法在壓縮較短文字上的效果不大，可以考慮使用Unicode標准壓縮格式（SCSU）。

互聯網工程工作小組（IETF）要求所有互聯網協議都必須支持UTF-8編碼。互聯網郵件聯盟（IMC）建議所有電子郵件軟體都支持UTF-8編碼。

⑨ Python基本編碼格式

1、一般來說，聲明編碼格式在腳本中是必需的。2、如果Python源碼文件沒有聲明編碼格式，Python解釋器會默認使用ASCII編碼。但出現非ASCII編碼的字元，Python解釋器就會報錯。

1、Python 採用代碼縮進和冒號（ : ）來區分代碼塊之間的層次。2、在 Python 中，對於類定義、函數定義、流程式控制制語句、異常處理語句等，行尾的冒號和下一行的縮進，表示下一個代碼塊的開始，而縮進的結束則表示此代碼塊的結束。3、Python 中實現對代碼的縮進，可以使用空格或者 Tab 鍵實現。但無論是手動敲空格，還是使用 Tab 鍵，通常情況下都是採用 4 個空格長度作為一個縮進量（默認情況下，一個 Tab 鍵就表示 4 個空格）。4、對於 Python 縮進規則，初學者可以這樣理解，Python 要求屬於同一作用域中的各行代碼，它們的縮進量必須一致，但具體縮進量為多少，並不做硬性規定。

正確示例代碼:

錯誤示例代碼:

Python中使用 # 進行注釋，我們在使用# 的時候，# 號後面要空一格在行內注釋的時候，中間應該至少加兩個空格

print("你好，世界") # 注釋

** 使用的一般性原則：**

1、在二元運算符兩邊各空一格，算術操作符兩邊的空格可靈活使用，但兩側務必要保持一致2、不要在逗號、分號、冒號前面加空格，但應該在它們後面加（除非在行尾）3、函數的參數列表中，逗號之後要有空格4、函數的參數列表中，默認值等號兩邊不要添加空格5、左括弧之後，右括弧之前不要加添加空格6、參數列表， 索引或切片的左括弧前不應加空格

使用的一般性原則：

1、編碼格式聲明、模塊導入、常量和全局變數聲明、頂級定義和執行代碼之間空兩行2、頂級定義之間空兩行，方法定義之間空一行3、在函數或方法內部，可以在必要的地方空一行以增強節奏感，但應避免連續空行

1、導入總應該放在文件頂部，位於模塊注釋和文檔字元串之後，模塊全局變數和常量之前。

2、導入應該按照從最通用到最不通用的順序分組，分組之間空一行：

3、每個 import 語句只導入一個模塊，盡量避免一次導入多個模塊

命名規范這一塊的大家應該都比較熟悉了，但是不同的編程語言之間的明明規范也是有所區別的~

Python命名建議遵循的一般性原則：

引號使用的一般性原則：

Python跟其他幾個主流編程語言的分號使用區別很大Python的代碼末尾不需要加分號，而Java和C#等都需要添加

不要在行尾添加分號，也不要用分號將兩條命令放在同一行，例如：

Python學習日記