使用遗传算法进行COVID-19数据分析的开源项目

22-04-21 banq

遗传算法是一种用于优化或搜索问题的随机过程。它是一种受自然选择和进化启发的算法。我们将使用遗传算法来寻找COVID-19 SEIR参数。然后，我们将把这个结果与网格搜索法的结果进行比较。

有一些遗传算法库可供使用。然而，该算法是直观的，并不太复杂。因此，我们决定从头开始实现该算法。这样，我们可以增加现有库中没有的功能。
下面介绍如何使用遗传算法来搜索COVID-19 SEIR参数。
  • 定义一个基因组的接口。
  • 实现一个具体的基因组类来描述我们的领域问题。
  • 实现一个遗传算法。
  • 运行该算法。
  • 调整算法的参数。


源码点击标题：
项目中使用该算法来搜索使均方根误差最小的SEIR参数。其结果与网格搜索法相当。虽然，它的运行速度要快得多。
我们还讨论了如何选择能产生良好结果的算法参数。
虽然我们将遗传算法应用于SEIR建模问题，但我们相信该算法在许多应用中都会有很好的效果。

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