ZeroDesigner [DrugDesign](javascript:void(0);) 前天
好久没有更新了，我也是佛系小编。
话不多说，直接上CODE。
目标函数：y=sin(x)，求最大值
算法：基因遗传算法
语言：Python
思路：
使用二进制代表十进制，类似于使用[100100,111100]代表十进制的[36,60]
染色体交叉为：设置随机数，单点交叉如[101100，110100]，这就是上面两个染色体单点交叉的结果，第二个数字起
突变：0变为1，1变为0
选择下一代：轮盘赌，哪个个体适应度函数高，被选择的机会就更大
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# -*-coding:utf-8 -*-
#求解sin(x)最大值
import random
import math
import matplotlib.pyplot as plt
from interval import Interval
import numpy as np
import itertools
#初始化生成chromosome_length大小的population_size个个体的二进制基因型种群
#本质为创造一个列表，其中嵌套列表
#species_origin_np，species_origin_list功能一样
#下面是创造种群的两种方式一种是使用np一种是使用list
def species_origin_np(population_size,chromosome_length):
population=[list(np.random.choice(['0','1'],chromosome_length, p=[0.5,0.5])) for i in range(population_size)]
return population
def species_origin_list(population_size,chromosome_length):
#第一个列表代表种群列表
population=[]
#二维列表，包含染色体和基因
for i in range(population_size):
#这个列表代表染色体
temporary=[]
#染色体暂存器
for j in range(chromosome_length):
temporary.append(str(random.randint(0,1)))
#随机产生一个染色体,由二进制数组成
population.append(temporary)
#将染色体添加到种群中
#最后返回的是种群
return population
#将基因拼接起来
#产生一串二进制数字
def bin(chromosome_list:'list'):
tmp=''.join(chromosome_list)
return int(tmp)
#从二进制到十进制
def translation(population:'list'):
tmp=[int(str(i),2) for i in population]
return tmp
# 目标函数相当于环境 对染色体进行筛选，这里是sin(x)
def function(population:'list',max_value:'int'):
chromosome_length=len(population[0])
population=[bin(i) for i in population]
# 暂存种群中的所有的染色体(十进制)
temporary=translation(population)
#一个基因代表一个决策变量，其算法是先转化成十进制，然后再除以2的基因个数次方减1(固定值)。
tmp_x=[temporary[i]*max_value/(math.pow(2,chromosome_length)-1) for i in range(len(temporary))]
function_list=[math.sin(x) for x in tmp_x]
#类似于标准化的流程
#这里将sin(x)作为目标函数，也是适应度函数
return function_list
def fitness(function_list):
fitness_list=[num if num >= 0 else 0 for num in function_list]
# 如果适应度小于0,则定为0
#将适应度添加到列表中
sum=np.sum(np.array(fitness_list))
#计算适应度和
#计算概率
pro_list=list(map(lambda x: x/sum, fitness_list))
#计算累积概率
cum_pro_list=[np.sum(np.array(pro_list[:i+1])) if i > 0 else pro_list[i] for i in range(len(pro_list))]
#建立区间,下开上闭
tmp_len=len(cum_pro_list) - 1
interval_list=[Interval(cum_pro_list[i],cum_pro_list[i+1],upper_closed=True,lower_closed=False) for i in range(tmp_len)]
interval_list.insert(0,Interval(0,cum_pro_list[0],upper_closed=True,lower_closed=False))
return fitness_list,interval_list,pro_list
#俄罗斯大轮盘,hahahahahhahh
def roulette(population,interval_list):
new_population=[]
#创建一个长度与population的随机列表，元素在(0,1)之间
dec_pro=list(np.random.random(len(population)))
#检查随机列表元素所在区间，然后，按照区间选取元素
for x in range(len(dec_pro)):
for y in range(len(interval_list)):
if dec_pro[x] in interval_list[y]:
new_population.append(population[y])
return new_population
#如果一个列表为嵌套列表
#那么将其展开为一个列表
#例如：
# l1=[[1,2],[3,4]]
# l2=[1,2,3,4]
def to_sim_list(more_list):
new_list =[]
for x in range(len(more_list)):
for y in range(len(more_list[x])):
new_list.append(more_list[x][y])
return new_list
#单点交叉
def crossover(new_population):
#列表任取两个元素形成新的列表
tmp_population = list(itertools.combinations(new_population, 2))
#产生交叉点的随机列表
tmp_point=[random.randint(0,len(new_population[0])) for i in range(len(tmp_population))]
#切片交叉
for i in range(len(tmp_population)):
tmp_population[i][0][tmp_point[i]:-1],tmp_population[i][1][tmp_point[i]:-1]=tmp_population[i][1][tmp_point[i]:-1],tmp_population[i][0][tmp_point[i]:-1]
#列表展开
cross_list = tmp_population = to_sim_list(tmp_population)
#下面这个可能会报错
#cross_list =[list(i) for i in list(np.unique(np.array(tmp_population),axis=0))]
return cross_list
#变异
def mutation(cross_list,pm,population_size):
# 染色体/个体中基因的个数
for x in range(len(cross_list)):
for y in range(len(cross_list[0])):
if random.random()<pm:
# 如果小于阈值就变异
# 生成0到py-1的随机数
if(cross_list[x][y]=='1'):
# 将基因进行单点随机变异，变为0或者1
cross_list[x][y]=='0'
else:
cross_list[x][y]=='1'
#将列表转化为矩阵，然后去重
cross_list = [list(i) for i in list(np.unique(np.array(cross_list),axis=0))]
#从列表cross_list中任意选取种群数量大小的元素
new_population_list=np.random.randint(len(cross_list),size=population_size)
mutation_list=[cross_list[i] for i in new_population_list]
new_population=mutation_list
# new_population = list(random.sample(mutation_list, 20))
return new_population
#迭代
if __name__ == '__main__':
population=species_origin_np(20,20)
for i in range(100):
function_list = function(population,2)
fitness_list,interval_list,pro_list=fitness(function_list)
print('This a '+ str(i) +' time:')
sum=np.sum(np.array(fitness_list))
print('Score:',sum/20)
new_population=roulette(population,interval_list)
cross_list=crossover(new_population)
new_population=mutation(cross_list,0.01,20)
population=new_population
print('done')
看下结果：
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