遗传算法改进（IGA）+python代码实现一、变异概率的改进（1）单点变异（2）多点变异（3）选择性的突变概率二、交叉概率的改进三、适应度函数的改进（1）sigmoid函数（2）适应度函数设计思路本文接我的上篇遗传算法python进阶理解+论文复现（纯干货，附前人总结引路）。首先声明，各位兄弟姐妹们一定要在对遗传算法有一定了解的基础上，再来看这篇。废话不多讲，本文根据现有的文献对遗传算法进行改进，但文献中给出的只是文字逻辑和一些伪代码，而本文会用python对它复现，并以用例来测试。IGA由易到难，我依次来介绍对变异概率的改进、交叉概率的改进和适应度函数的改进。注：本文的测试用例都是来自与我
