遗传算法

本文使用MNIST数据集和Tensorflow构建简单的全连接网络，利用遗传算法优化隐藏层数和每层的节点数，使用的原理同样适用于更复杂的网络和数据集。

图着色任务可以简单概括为：为图中的每个节点分配一种颜色，并保证相连接的节点对不会使用相同的颜色，同时，我们希望使用尽可能少的颜色。本文使用遗传算法解决图着色问题。

经典的N皇后问题起源于国际象棋。任务是将八名皇后放置在棋盘上，而且他们中的任何两个都不互相构成威胁。换句话说，没有两个皇后可以在同一行、同一列或同一对角线。本文使用遗传算法解决N皇后问题。

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是受自然进化原理启发的一系列搜索算法。通过模仿自然选择和繁殖的过程，遗传算法可以为涉及搜索、优化和学习的各种问题提供高质量的解决方案。

deap是用于创建遗传算法实现的python库，框架支持使用遗传算法以及其他进化计算技术快速开发解决方案。DEAP提供了各种数据结构和工具，在实现各种基于遗传算法的解决方案时必不可少。

遗传算法实践，利用遗传算法框架deap解决OneMax问题，OneMax（或One-Max）问题是一个简单的优化任务，通常用作遗传算法框架的Hello World。

将选择，交叉和突变遗传算子应用到种群中，就产生了新一代。选择操作负责当前种群中选择有优势的个体。交叉操作从选定的个体创建后代。变异操作可以将每个新创创建个体的一个或多个染色体值（基因）随机进行变化。