Go语言如何实现遗传算法

return probableIndividuals

}

func main() { 
   beforeQuadTime := time.Now() 
   quadraticMain() 
   afterQuadTime := time.Since(beforeQuadTime) 
   fmt.Printf("%d\n", afterQuadTime) 
 
   before3dQuadTime := time.Now() 
   quadratic3dMain() 
   after3dQuatTime := time.Since(before3dQuadTime) 
   fmt.Printf("%d\n", after3dQuatTime) 
}

很像以前，一个新的人口被创造出来，人口的成员将会世代交配，而他们的后代可能携带突变。一小我的表示越好，就越有可能交配。跟着时光的推移，算法术敛到最好的谜底，或者至少是一个相当不错的谜底。

那么当它运行时，它返回了什么呢?

如今来计算每个项的机能，以求二次函数求出的二次函数来求出一个新的X值的办法:

不坏!因为人口范围只有5、20代，并且输入典范围被限制在[0 100]，这一搜刮就钉在了顶点上。

如今，您可能想知道为什愦我定义了所有的接口办法来返回“接口{}”。这就像Go和generics一样。没有对象，是以没有对象类型返回，然则没有描述的大年夜小的数据仍然可以在客栈上传递。这本质上也是这个返回类型的含义:它传递一些已知的和类似的类型的对象。有了这个“泛型”，我就可以将GA移动到它本身的包中，并将雷同的代码移到多个不合类型的数据上。

既然已经为二次实现创建了接口，那么GA本身须要完成:

我们有两个输入的3D二次方程，而不是一个二维二次方程的单个输入。接口办法只须要很小的改变:

type Quad3D struct { 
   x, y float64 
} 
func makeNewQuadEntry(newX, newY float64) Quad3D { 
   return Quad3D{ 
      x: newX, 
      y: newY, 
   } 
} 
 
func calculate3D(entry Quad3D) float64 { 
   return math.Pow(entry.x, 2)- 6 * entry.x + math.Pow(entry.y, 2)- 6 * entry.y + 2 
} 
 
type Quadratic3dGA struct { 
} 
 
func (l Quadratic3dGA) GenerateInitialPopulation(populationSize int)[]interface{}{ 
 
   initialPopulation := make([]interface{}, 0, populationSize) 
   for i:= 0; i < populationSize; i++ { initialPopulation = append(initialPopulation, makeNewQuadEntry(makeNewEntry(), makeNewEntry())) } return initialPopulation } func (l Quadratic3dGA) PerformCrossover(result1, result2 interface{}, mutationRate int) interface{}{ r1Entry, r2Entry := result1.(Quad3D), result2.(Quad3D) return makeNewQuadEntry((r1Entry.x + r2Entry.x) / 2, (r1Entry.y + r2Entry.y) / 2,) } func (l Quadratic3dGA) PerformMutation(_ interface{}) interface{}{ return makeNewQuadEntry(makeNewEntry(), makeNewEntry()) } func (l Quadratic3dGA) Sort(population []interface{}){ sort.Slice(population, func(i, j 	
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