x.append((fitness(ans),ans))
pythonのappendの引数は一つということですが、上の結果はどういう扱いといいますか、どういうことなのしょうか。
どうしてもappendに引数を二つ渡しているように見えるのですが、エラーはおきません。
引用サイト
https://qiita.com/ksk001100/items/0f527a72270430017d8d
全体のコードです。
import random
import copy
gene_length = 10 # 遺伝子長
individual_length = 10 # 個体数
generation = 20 # 世代数
mutate_rate = 0.1 # 突然変異の確率
elite_rate = 0.2 # エリート選択の割合
def get_population():
population = []
for i in range(individual_length):
population.append([random.randint(0,1) for j in range(gene_length)])
return population
def fitness(pop):
return sum(pop)
def evaluate(pop):
pop.sort(reverse=True)
return pop
def two_point_crossover(parent1, parent2):
r1 = random.randint(0, gene_length-1)
r2 = random.randint(r1, gene_length-1)
child = copy.deepcopy(parent1)
child[r1:r2] = parent2[r1:r2]
return child
def mutate(parent):
r = random.randint(0, gene_length-1)
child = copy.deepcopy(parent)
child[r] = 1 if child[r]==0 else 0
return child
def main():
pop = evaluate([(fitness(p), p) for p in get_population()]) print('Generation: 0') print('Min : {}'.format(pop[-1][0])) print('Max : {}'.format(pop[0][0])) print('--------------------------') for g in range(generation): print('Generation: ' + str(g+1)) eva = evaluate(pop) elites = eva[:int(len(pop)*elite_rate)] pop = elites while len(pop) < individual_length: if random.random() < mutate_rate: m = random.randint(0, len(elites)-1) child = mutate(elites[m][1]) else: m1 = random.randint(0, len(elites)-1) m2 = random.randint(0, len(elites)-1) child = two_point_crossover(elites[m1][1], elites[m2][1]) pop.append((fitness(child), child)) eva = evaluate(pop) pop = eva print('Min : {}'.format(pop[-1][0])) print('Max : {}'.format(pop[0][0])) print('--------------------------') print('Result : {}'.format(pop[0]))
if name == 'main':
main()
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2021/07/21 02:32