lab2 предварительная версия

lab2/main.py

@@ -0,0 +1,29 @@
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+from gen import GARunConfig, genetic_algorithm
+
+
+def fitness_function(chromosome: np.ndarray) -> np.ndarray:
+    return chromosome[0] ** 2 + 2 * chromosome[1] ** 2
+
+
+config = GARunConfig(
+    x_min=np.array([-5.12, -5.12]),
+    x_max=np.array([5.12, 5.12]),
+    fitness_func=fitness_function,
+    max_generations=200,
+    pop_size=25,
+    pc=0.5,
+    pm=0.01,
+    minimize=True,
+    seed=17,
+    save_generations=[1, 2, 3, 5, 7, 10, 15, 20, 50, 100],
+)
+
+result = genetic_algorithm(config)
+
+# Выводим результаты
+print(f"Лучшая особь: {result.best_generation.best}")
+print(f"Лучшее значение фитнеса: {result.best_generation.best_fitness:.6f}")
+print(f"Количество поколений: {result.generations_count}")
+print(f"Время выполнения: {result.time_ms:.2f} мс")