在Python中,可以使用random模块来生成包含不同范围的随机数的列表。而对于deap包,它是一个用于进化计算的Python库,可以用于解决优化问题。下面是如何为deap包创建包含不同范围的随机数的列表的步骤:
import random
from deap import base, creator, tools
lower_bound1 = 1
upper_bound1 = 10
lower_bound2 = 50
upper_bound2 = 100
list_length = 10
def evaluate(individual):
return sum(individual),
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attribute", random.randint, lower_bound1, upper_bound1)
toolbox.register("attribute", random.randint, lower_bound2, upper_bound2)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attribute, n=list_length)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
toolbox.register("evaluate", evaluate)
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutUniformInt, low=lower_bound1, up=upper_bound2, indpb=0.1)
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)
population = toolbox.population(n=50)
for generation in range(10):
offspring = toolbox.select(population, len(population))
offspring = list(map(toolbox.clone, offspring))
for child1, child2 in zip(offspring[::2], offspring[1::2]):
if random.random() < 0.5:
toolbox.mate(child1, child2)
del child1.fitness.values
del child2.fitness.values
for mutant in offspring:
if random.random() < 0.2:
toolbox.mutate(mutant)
del mutant.fitness.values
invalid_individuals = [ind for ind in offspring if not ind.fitness.valid]
fitnesses = toolbox.map(toolbox.evaluate, invalid_individuals)
for ind, fit in zip(invalid_individuals, fitnesses):
ind.fitness.values = fit
population[:] = offspring
通过以上步骤,就可以使用deap包创建一个包含不同范围的随机数的列表。在这个例子中,我们使用遗传算法来生成符合指定范围的随机整数列表。具体的遗传算法参数和操作可以根据实际需求进行调整。
请注意,以上答案中没有提及任何特定的云计算品牌商,如腾讯云等。如果需要了解与云计算相关的产品和服务,可以参考腾讯云官方文档或咨询相关云计算品牌商的官方渠道。
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