<s> from pyeasyga import pyeasyga <EOL> data = [ { '<STR_LIT:name>' : '<STR_LIT>' , '<STR_LIT:value>' : <NUM_LIT:4> , '<STR_LIT>' : <NUM_LIT:12> } , <EOL> { '<STR_LIT:name>' : '<STR_LIT>' , '<STR_LIT:value>' : <NUM_LIT:2> , '<STR_LIT>' : <NUM_LIT:1> } , <EOL> { '<STR_LIT:name>' : '<STR_LIT>' , '<STR_LIT:value>' : <NUM_LIT:10> , '<STR_LIT>' : <NUM_LIT:4> } , <EOL> { '<STR_LIT:name>' : '<STR_LIT>' , '<STR_LIT:value>' : <NUM_LIT:1> , '<STR_LIT>' : <NUM_LIT:1> } , <EOL> { '<STR_LIT:name>' : '<STR_LIT>' , '<STR_LIT:value>' : <NUM_LIT:2> , '<STR_LIT>' : <NUM_LIT:2> } ] <EOL> ga = pyeasyga . GeneticAlgorithm ( data ) <EOL> def fitness ( individual , data ) : <EOL> values , weights = <NUM_LIT:0> , <NUM_LIT:0> <EOL> for selected , box in zip ( individual , data ) : <EOL> if selected : <EOL> values += box . get ( '<STR_LIT:value>' ) <EOL> weights += box . get ( '<STR_LIT>' ) <EOL> if weights > <NUM_LIT:15> : <EOL> values = <NUM_LIT:0> <EOL> return values <EOL> ga . fitness_function = fitness <EOL> ga . run ( ) <EOL> print ga . best_individual ( ) </s>
