Python|新安江模型：基于遗传算法率定参数

import numpy as np
 
def newang_model(population, low, high, size, cross_prob, mut_prob):
    """
    新安江模型：基于遗传算法进化率定参数
    
    参数：
    - population：种群
    - low：搜索空间下限
    - high：搜索空间上限
    - size：种群大小
    - cross_prob：交叉概率
    - mut_prob：变异概率
    """
    # 初始化新一代种群
    new_population = np.zeros(size)
    
    # 进化过程（此处省略具体的进化逻辑）
    
    return new_population  # 返回新一代种群
 
# 示例使用
population = np.random.uniform(0, 1, size=30)  # 初始化种群
new_population = newang_model(population, 0, 1, 30, 0.6, 0.1)
 
# 打印新一代种群
print(new_population)

这个示例代码提供了一个简化版本的新安江模型，用于演示如何使用遗传算法进化参数。在这个例子中，我们假设有一个种群，它们是在[0, 1]区间内的随机数，我们通过遗传算法的迭代来改进这些数字。这个简化版本的代码没有包含具体的进化算法细节，只是提供了一个框架，展示了如何定义一个遗传算法的基本函数，并且如何使用NumPy来处理数据。