python遗传算法怎么编码

① python是什么编码格式

python编码总结：
1).首先python有两种格式的字符串，str和unicode，其中unicode相当于字节码那样，可以跨平台使用。
str转化为unicode可以通过unicode()，u，str.decode三种方式
unicode转化为str，如果有中文的话，一般通过encode的方式
2).如果代码中有中文的话，我们一般会添加 "# coding=utf-8"，这个是什么作用呢，一般如下：
如果代码中有中文注释，就需要此声明比较高级的编辑器（比如我的emacs），会根据头部声明，将此作为代码文件的格式。程序会通过
头部声明，解码初始化 u”人生苦短”，这样的unicode对象，（所以头部声明和代码的存储格式要一致
所以，当我们填上编码头的时候，使用s="中文"，实际上type(s)是一个str，是已经将unicode以utf-8格式编码成str。
其次，如果我们在代码中使用s=u'中文'，相当于将str以utf-8解码成unicode。
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② python遗传算法目标函数怎么编

一、遗传算法介绍
遗传算法是通过模拟大自然中生物进化的历程，来解决问题的。大自然中一个种群经历过若干代的自然选择后，剩下的种群必定是适应环境的。把一个问题所有的解看做一个种群，经历过若干次的自然选择以后，剩下的解中是有问题的最优解的。当然，只能说有最优解的概率很大。这里，我们用遗传算法求一个函数的最大值。
f(x) = 10 * sin( 5x ) + 7 * cos( 4x ), 0 <= x <= 10
1、将自变量x进行编码
取基因片段的长度为10, 则10位二进制位可以表示的范围是0到1023。基因与自变量转变的公式是x = b2d(indivial) * 10 / 1023。构造初始的种群pop。每个个体的基因初始值是[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]
2、计算目标函数值
根据自变量与基因的转化关系式，求出每个个体的基因对应的自变量，然后将自变量代入函数f（x），求出每个个体的目标函数值。
3、适应度函数
适应度函数是用来评估个体适应环境的能力，是进行自然选择的依据。本题的适应度函数直接将目标函数值中的负值变成0. 因为我们求的是最大值，所以要使目标函数值是负数的个体不适应环境，使其繁殖后代的能力为0.适应度函数的作用将在自然选择中体现。
4、自然选择
自然选择的思想不再赘述，操作使用轮盘赌算法。其具体步骤：
假设种群中共5个个体，适应度函数计算出来的个体适应性列表是fitvalue = [1 ,3, 0, 2, 4] ，totalvalue = 10 ， 如果将fitvalue画到圆盘上，值的大小表示在圆盘上的面积。在转动轮盘的过程中，单个模块的面积越大则被选中的概率越大。选择的方法是将fitvalue转化为[1 ， 4 ，4 , 6 ，10], fitvalue / totalvalue = [0.1 , 0.4 , 0.4 , 0.6 , 1.0] . 然后产生5个0-1之间的随机数，将随机数从小到大排序，假如是[0.05 , 0.2 , 0.7 , 0.8 ,0.9]，则将0号个体、1号个体、4号个体、4号个体、4号个体拷贝到新种群中。自然选择的结果使种群更符合条件了。
5、繁殖
假设个体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]

这两个个体发生基因交换的概率pc = 0.6.如果要发生基因交换，则产生一个随机数point表示基因交换的位置，假设point = 4,则：

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

b = [0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1]
交换后为：

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

b = [0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0]
6、突变
遍历每一个个体，基因的每一位发生突变（0变为1,1变为0）的概率为0.001.突变可以增加解空间
二、代码
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def b2d(b): #将二进制转化为十进制 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 #种群的大小#用遗传算法求函数最大值：#f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10]chromlength = 10 #基因片段的长度pc = 0.6 #两个个体交叉的概率pm = 0.001; #基因突变的概率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) #计算目标函数值 fitvalue = calfitvalue(objvalue); #计算个体的适应值 [bestindivial, bestfit] = best(pop, fitvalue) #选出最好的个体和最好的函数值 results.append([bestfit,b2d(bestindivial)]) #每次繁殖，将最好的结果记录下来 selection(pop, fitvalue) #自然选择，淘汰掉一部分适应性低的个体 crossover(pop, pc) #交叉繁殖 mutation(pop, pc) #基因突变 results.sort() print(results[-1]) #打印函数最大值和对应的

来自CODE的代码片
GA.py

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def best(pop, fitvalue): #找出适应函数值中最大值，和对应的个体 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]

来自CODE的代码片
best.py

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def calfitvalue(objvalue):#转化为适应值，目标函数值越大越好，负值淘汰。 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

来自CODE的代码片
calfitvalue.py

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import mathdef decodechrom(pop): #将种群的二进制基因转化为十进制（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): #计算目标函数值 temp1 = []; objvalue = []; temp1 = decodechrom(pop) for i in range(len(temp1)): x = temp1[i] * 10 / 1023 #（0,1023）转化为 （0,10） objvalue.append(10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x)) return objvalue #目标函数值objvalue[m] 与个体基因 pop[m] 对应

来自CODE的代码片
calobjvalue.py

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import randomdef crossover(pop, pc): #个体间交叉，实现基因交换 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

来自CODE的代码片
crossover.py

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import randomdef mutation(pop, pm): #基因突变 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

来自CODE的代码片
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): #自然选择（轮盘赌算法） 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中怎么定义中文编码

在程序的第一行指定中文编码方式，并且输入字符为unicode，然后编码成gb18030方式，完整程序如下:
-------------------------------------
# -*- coding: gb18030 -*-
#!/usr/bin/python

cont = raw_input( u"请输入:".encode("gb18030") )

print cont
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输入的内容也可以是中文

④ 新手，求教关于python3编码的问题

你需要明白两个概念：

1. 什么叫字符串、字节串

   在Python中字符串是指一串可以展示在终端里、供人阅读的字符，至于字符采用什么编码并不重要，同样的文字，可能是用Unicode、UTF-8或GBK编码，但打印在终端中的内容相同，那么就认为是同一串字符串。而字节串是指将字符串通过某种编码转换得到的一串字节，同样一个字符串，使用不同的编码转换后得到的字节串可能完全不同。

2. 什么叫encode、decode

   encode中文为编码，顾名思义，是将字符串以某种编码形式编码得到字节串的过程；相反，decode中文为解码，是将字节串以某种编码形式翻译得到字符串的过程。

a是一个字符串，它的内容是“周杰伦”这三个字，类型是str；b = a.encode('utf-8')是将a以utf-8形式编码得到的字节串，它的内容是“周杰伦”这三个字的utf-8编码，类型是bytes。

⑤ python有哪几种编码方式

第一种：ASCII码。是基于拉丁字母的一套电脑编码系统，主要用于显示现代英语和其他西欧语言，它是现今最通用的单字节编码系统，并等同于国际标准IS/IEC
646。
由于计算机是美国人发明的，因此，最早只有127个字母被编码到计算机李，也就是大小写英文字母、数字和一些符号，这个编码表被称为ASCII编码，比如大写字母A的编码是65，小写字母a的编码是97，后128个称为扩展ASCII码。
第二种：GBK和GB2312。能在计算机中显示中文字符是至关重要的，然而ASCII表里一个偏旁部首都没有，所以我们需要一个关于中文和数字对应的关系表，一个字节只能最多表示256个字符，用处理中文显然一个字节是不够的，所以我们需要采用两个字节来表示，所以中国制定了GB2312编码，用来将中文编写进去。
第三种：Unicode。因为各个国家都有一套自己的编码，所以无法避免冲突，因此Unicode诞生了。它可以把所有语言都统一到一套编码里，这样就不会存在乱码问题了，现代操作系统和大多数编程语言都直接支持Unicode。
第四种：UFT-8。基于节约的原则，出现了把Unicode编码转化为可变长编码的UTF-8编码。而UTF-8编码把一个Unicode字符根据不同的数字大小编码成1-6个字节，常用的英文字母被编码成一个字节，汉字通常是3个字节，只有很生僻的字符才会被编码成4-6个字节，如果你要传输的文本包含大量英文字符，用UTF-8编码就能节省空间。

⑥ Python实现基于遗传算法的排课优化

排课问题的本质是将课程、教师和学生在合适的时间段内分配到合适的教室中，涉及到的因素较多，是一个多目标的调度问题，在运筹学中被称为时间表问题（Timetable Problem，TTP）。设一个星期有n个时段可排课，有m位教师需要参与排课，平均每位教师一个星期上k节课，在不考虑其他限制的情况下，能够推出的可能组合就有 种，如此高的复杂度是目前计算机所无法承受的。因此众多研究者提出了多种其他排课算法，如模拟退火，列表寻优搜索和约束满意等。

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

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法的流程如下所示：

遗传算法首先针对待解决问题随机生成一组解，我们称之为种群（Population）。种群中的每个个体都是问题的解，在优化的过程中，算法会计算整个种群的成本函数，从而得到一个与种群相关的适应度的序列。如下图所示：

为了得到新的下一代种群，首先根据适应度对种群进行排序，从中挑选出最优的几个个体加入下一代种群，这一个过程也被称为精英选拔。新种群余下的部分通过对选拔出来的精英个体进行修改得到。

对种群进行修改的方法参考了生物DAN进化的方法，一般使用两种方法： 变异 和 交叉 。 变异 的做法是对种群做一个微小的、随机的改变。如果解的编码方式是二进制，那么就随机选取一个位置进行0和1的互相突变；如果解的编码方式是十进制，那么就随机选取一个位置进行随机加减。 交叉 的做法是随机从最优种群中选取两个个体，以某个位置为交叉点合成一个新的个体。

经过突变和交叉后我们得到新的种群（大小与上一代种群一致），对新种群重复重复上述过程，直到达到迭代次数（失败）或者解的适应性达到我们的要求（成功），GA算法就结束了。

算法实现

首先定义一个课程类，这个类包含了课程、班级、教师、教室、星期、时间几个属性，其中前三个是我们自定义的，后面三个是需要算法来优化的。

接下来定义cost函数，这个函数用来计算课表种群的冲突。当被测试课表冲突为0的时候，这个课表就是个符合规定的课表。冲突检测遵循下面几条规则：

使用遗传算法进行优化的过程如下，与上一节的流程图过程相同。

init_population ：随机初始化不同的种群。
mutate ：变异操作，随机对 Schele 对象中的某个可改变属性在允许范围内进行随机加减。
crossover ：交叉操作，随机对两个对象交换不同位置的属性。
evolution ：启动GA算法进行优化。

实验结果

下面定义了3个班，6种课程、教师和3个教室来对排课效果进行测试。

优化结果如下，迭代到第68次时，课程安排不存在任何冲突。

选择1203班的课表进行可视化，如下所示，算法合理的安排了对应的课程。

⑦ 有没有用python实现的遗传算法优化BP神经网络的代码

下面是函数实现的代码部分：
clc
clear all
close all
%% 加载神经网络的训练样本 测试样本每列一个样本 输入P 输出T，T是标签
%样本数据就是前面问题描述中列出的数据
%epochs是计算时根据输出误差返回调整神经元权值和阀值的次数
load data
% 初始隐层神经元个数
hiddennum=31;
% 输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); % 输入层神经元个数
outputnum=size(T,1); % 输出层神经元个数
w1num=inputnum*hiddennum; % 输入层到隐层的权值个数
w2num=outputnum*hiddennum;% 隐层到输出层的权值个数
N=w1num+hiddennum+w2num+outputnum; %待优化的变量的个数
%% 定义遗传算法参数
NIND=40; %个体数目
MAXGEN=50; %最大遗传代数
PRECI=10; %变量的二进制位数
GGAP=0.95; %代沟
px=0.7; %交叉概率
pm=0.01; %变异概率
trace=zeros(N+1,MAXGEN); %寻优结果的初始值
FieldD=[repmat(PRECI,1,N);repmat([-0.5;0.5],1,N);repmat([1;0;1;1],1,N)]; %区域描述器
Chrom=crtbp(NIND,PRECI*N); %初始种群
%% 优化
gen=0; %代计数器
X=bs2rv(Chrom,FieldD); %计算初始种群的十进制转换
ObjV=Objfun(X,P,T,hiddennum,P_test,T_test); %计算目标函数值
while gen

⑧ 怎么在Python里使用UTF-8编码

概述

在python代码即.py文件的头部声明即可

解析

py文件中的编码

Python 默认脚本文件都是 ANSCII 编码的，当文件 中有非 ANSCII 编码范围内的字符的时候就要使用"编码指示"来修正一个 mole 的定义中，如果.py文件中包含中文字符（严格的说是含有非anscii字符），则需要在第一行或第二行指定编码声明：

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

#coding=utf-8

# 以上两种选其一即可

其他的编码如：gbk、gb2312也可以；否则会出现:

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中的编码与解码

先说一下python中的字符串类型，在python中有两种字符串类型，分别是 str 和 unicode，他们都是basestring的派生类；

str类型是一个包含Characters represent (at least) 8-bit bytes的序列；

unicode 的每个 unit 是一个 unicode obj;

在str的文档中有这样的一句话：

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

也就是说在读取一个文件的内容，或者从网络上读取到内容时，保持的对象为str类型；如果想把一个str转换成特定编码类型，需要把str转为Unicode,然后从unicode转为特定的编码类型如：utf-8、gb2312等。

拓展内容

utf-8编码

UTF-8（8-bit Unicode Transformation Format）是一种针对Unicode的可变长度字符编码，也是一种前缀码。它可以用来表示Unicode标准中的任何字符，且其编码中的第一个字节仍与ASCII兼容，这使得原来处理ASCII字符的软件无须或只须做少部分修改，即可继续使用。因此，它逐渐成为电子邮件、网页及其他存储或发送文字的应用中，优先采用的编码。

UTF-8使用一至六个字节为每个字符编码（尽管如此，2003年11月UTF-8被RFC 3629重新规范，只能使用原来Unicode定义的区域，U+0000到U+10FFFF，也就是说最多四个字节）：

1、128个US-ASCII字符只需一个字节编码（Unicode范围由U+0000至U+007F）。

2、带有附加符号的拉丁文、希腊文、西里尔字母、亚美尼亚语、希伯来文、阿拉伯文、叙利亚文及它拿字母则需要两个字节编码（Unicode范围由U+0080至U+07FF）。

3、其他基本多文种平面（BMP）中的字符（这包含了大部分常用字，如大部分的汉字）使用三个字节编码（Unicode范围由U+0800至U+FFFF）。

4、其他极少使用的Unicode辅助平面的字符使用四至六字节编码（Unicode范围由U+10000至U+1FFFFF使用四字节，Unicode范围由U+200000至U+3FFFFFF使用五字节，Unicode范围由U+4000000至U+7FFFFFFF使用六字节）。

对上述提及的第四种字符而言，UTF-8使用四至六个字节来编码似乎太耗费资源了。但UTF-8对所有常用的字符都可以用三个字节表示，而且它的另一种选择，UTF-16编码，对前述的第四种字符同样需要四个字节来编码，所以要决定UTF-8或UTF-16哪种编码比较有效率，还要视所使用的字符的分布范围而定。不过，如果使用一些传统的压缩系统，比如DEFLATE，则这些不同编码系统间的的差异就变得微不足道了。若顾及传统压缩算法在压缩较短文字上的效果不大，可以考虑使用Unicode标准压缩格式（SCSU）。

互联网工程工作小组（IETF）要求所有互联网协议都必须支持UTF-8编码。互联网邮件联盟（IMC）建议所有电子邮件软件都支持UTF-8编码。

⑨ Python基本编码格式

1、一般来说，声明编码格式在脚本中是必需的。2、如果Python源码文件没有声明编码格式，Python解释器会默认使用ASCII编码。但出现非ASCII编码的字符，Python解释器就会报错。

1、Python 采用代码缩进和冒号（ : ）来区分代码块之间的层次。2、在 Python 中，对于类定义、函数定义、流程控制语句、异常处理语句等，行尾的冒号和下一行的缩进，表示下一个代码块的开始，而缩进的结束则表示此代码块的结束。3、Python 中实现对代码的缩进，可以使用空格或者 Tab 键实现。但无论是手动敲空格，还是使用 Tab 键，通常情况下都是采用 4 个空格长度作为一个缩进量（默认情况下，一个 Tab 键就表示 4 个空格）。4、对于 Python 缩进规则，初学者可以这样理解，Python 要求属于同一作用域中的各行代码，它们的缩进量必须一致，但具体缩进量为多少，并不做硬性规定。

正确示例代码:

错误示例代码:

Python中使用 # 进行注释，我们在使用# 的时候，# 号后面要空一格在行内注释的时候，中间应该至少加两个空格

print("你好，世界") # 注释

** 使用的一般性原则：**

1、在二元运算符两边各空一格，算术操作符两边的空格可灵活使用，但两侧务必要保持一致2、不要在逗号、分号、冒号前面加空格，但应该在它们后面加（除非在行尾）3、函数的参数列表中，逗号之后要有空格4、函数的参数列表中，默认值等号两边不要添加空格5、左括号之后，右括号之前不要加添加空格6、参数列表， 索引或切片的左括号前不应加空格

使用的一般性原则：

1、编码格式声明、模块导入、常量和全局变量声明、顶级定义和执行代码之间空两行2、顶级定义之间空两行，方法定义之间空一行3、在函数或方法内部，可以在必要的地方空一行以增强节奏感，但应避免连续空行

1、导入总应该放在文件顶部，位于模块注释和文档字符串之后，模块全局变量和常量之前。

2、导入应该按照从最通用到最不通用的顺序分组，分组之间空一行：

3、每个 import 语句只导入一个模块，尽量避免一次导入多个模块

命名规范这一块的大家应该都比较熟悉了，但是不同的编程语言之间的明明规范也是有所区别的~

Python命名建议遵循的一般性原则：

引号使用的一般性原则：

Python跟其他几个主流编程语言的分号使用区别很大Python的代码末尾不需要加分号，而Java和C#等都需要添加

不要在行尾添加分号，也不要用分号将两条命令放在同一行，例如：

Python学习日记