遗传算法多问题框架

本项目实现了一个可复用的遗传算法框架，支持自定义编码和默认编码，并集成了PyQt5可视化界面。

主要功能

• 算子参数化：支持自定义初始化、适应度、交叉、变异算子
• 支持背包、TSP等多种优化问题
• 结果自动保存为CSV，便于分析和可视化
• GUI界面可动态追加迭代并展示进化曲线

目录结构

code/
    genetic_algorithm.py     # 算法主类（算子参数化，可复用）
    population.py            # 种群数据结构
    config.py                # 全局参数配置
    genetic_algorithm_gui.py # PyQt5可视化界面（支持继承和算子注入）
    example_tsp.py           # TSP问题示例（自定义算子+继承GUI）
    example_ksk.py           # KnapSack问题示例（自定义算子+继承GUI）
data/
    genetic_algorithm_data.csv # 进化结果自动保存（可用于分析和可视化）

快速开始

1. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt

2. 运行TSP示例并可视化：

   python code/example_tsp.py

算子自定义示例

详见 example_tsp.py，只需传入不同算子即可适配任意优化问题。

依赖环境

• Python 3.7+
• PyQt5
• matplotlib

联系与扩展

如需扩展更多问题或界面功能，请参考算子参数化设计，或联系作者。