python实现简单遗传算法
今天整理之前写的代码,发现在做数模期间写的用python实现的遗传算法,感觉还是挺有意思的,就拿出来分享一下。
首先遗传算法是一种优化算法,通过模拟基因的优胜劣汰,进行计算(具体的算法思路什么的就不赘述了)。大致过程分为初始化编码、个体评价、选择,交叉,变异。
以目标式子 y = 10 * sin(5x) + 7 * cos(4x)为例,计算其最大值
首先是初始化,包括具体要计算的式子、种群数量、染色体长度、交配概率、变异概率等。并且要对基因序列进行初始化
pop_size = 500 # 种群数量 max_value = 10 # 基因中允许出现的最大值 chrom_length = 10 # 染色体长度 pc = 0.6 # 交配概率 pm = 0.01 # 变异概率 results = [[]] # 存储每一代的最优解,N个二元组 fit_value = [] # 个体适应度 fit_mean = [] # 平均适应度 pop = geneEncoding(pop_size, chrom_length)
其中genEncodeing是自定义的一个简单随机生成序列的函数,具体实现如下
def geneEncoding(pop_size, chrom_length): pop = [[]] for i in range(pop_size): temp = [] for j in range(chrom_length): temp.append(random.randint(0, 1)) pop.append(temp) return pop[1:]
编码完成之后就是要进行个体评价,个体评价主要是计算各个编码出来的list的值以及对应带入目标式子的值。其实编码出来的就是一堆2进制list。这些2进制list每个都代表了一个数。其值的计算方式为转换为10进制,然后除以2的序列长度次方减一,也就是全一list的十进制减一。根据这个规则就能计算出所有list的值和带入要计算式子中的值,代码如下
# 0.0 coding:utf-8 0.0 # 解码并计算值 import math def decodechrom(pop, chrom_length): temp = [] for i in range(len(pop)): t = 0 for j in range(chrom_length): t += pop[i][j] * (math.pow(2, j)) temp.append(t) return temp def calobjValue(pop, chrom_length, max_value): temp1 = [] obj_value = [] temp1 = decodechrom(pop, chrom_length) for i in range(len(temp1)): x = temp1[i] * max_value / (math.pow(2, chrom_length) - 1) obj_value.append(10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x)) return obj_value
有了具体的值和对应的基因序列,然后进行一次淘汰,目的是淘汰掉一些不可能的坏值。这里由于是计算最大值,于是就淘汰负值就好了
# 0.0 coding:utf-8 0.0 # 淘汰(去除负值) def calfitValue(obj_value): fit_value = [] c_min = 0 for i in range(len(obj_value)): if(obj_value[i] + c_min > 0): temp = c_min + obj_value[i] else: temp = 0.0 fit_value.append(temp) return fit_value
然后就是进行选择,这是整个遗传算法最核心的部分。选择实际上模拟生物遗传进化的优胜劣汰,让优秀的个体尽可能存活,让差的个体尽可能的淘汰。个体的好坏是取决于个体适应度。个体适应度越高,越容易被留下,个体适应度越低越容易被淘汰。具体的代码如下
# 0.0 coding:utf-8 0.0 # 选择 import random def sum(fit_value): total = 0 for i in range(len(fit_value)): total += fit_value[i] return total def cumsum(fit_value): for i in range(len(fit_value)-2, -1, -1): t = 0 j = 0 while(j <= i): t += fit_value[j] j += 1 fit_value[i] = t fit_value[len(fit_value)-1] = 1 def selection(pop, fit_value): newfit_value = [] # 适应度总和 total_fit = sum(fit_value) for i in range(len(fit_value)): newfit_value.append(fit_value[i] / total_fit) # 计算累计概率 cumsum(newfit_value) ms = [] pop_len = len(pop) for i in range(pop_len): ms.append(random.random()) ms.sort() fitin = 0 newin = 0 newpop = pop # 转轮盘选择法 while newin < pop_len: if(ms[newin] < newfit_value[fitin]): newpop[newin] = pop[fitin] newin = newin + 1 else: fitin = fitin + 1 pop = newpop
以上代码主要进行了3个操作,首先是计算个体适应度总和,然后在计算各自的累积适应度。这两步都好理解,主要是第三步,转轮盘选择法。这一步首先是生成基因总数个0-1的小数,然后分别和各个基因的累积个体适应度进行比较。如果累积个体适应度大于随机数则进行保留,否则就淘汰。这一块的核心思想在于:一个基因的个体适应度越高,他所占据的累计适应度空隙就越大,也就是说他越容易被保留下来。
选择完后就是进行交配和变异,这个两个步骤很好理解。就是对基因序列进行改变,只不过改变的方式不一样
交配:
# 0.0 coding:utf-8 0.0 # 交配 import random def crossover(pop, pc): pop_len = len(pop) for i in range(pop_len - 1): if(random.random() < pc): cpoint = random.randint(0,len(pop[0])) temp1 = [] temp2 = [] temp1.extend(pop[i][0:cpoint]) temp1.extend(pop[i+1][cpoint:len(pop[i])]) temp2.extend(pop[i+1][0:cpoint]) temp2.extend(pop[i][cpoint:len(pop[i])]) pop[i] = temp1 pop[i+1] = temp2
变异:
# 0.0 coding:utf-8 0.0 # 基因突变 import random def mutation(pop, pm): px = len(pop) py = len(pop[0]) for i in range(px): if(random.random() < pm): mpoint = random.randint(0, py-1) if(pop[i][mpoint] == 1): pop[i][mpoint] = 0 else: pop[i][mpoint] = 1
整个遗传算法的实现完成了,总的调用入口代码如下
# 0.0 coding:utf-8 0.0 import matplotlib.pyplot as plt import math from calobjValue import calobjValue from calfitValue import calfitValue from selection import selection from crossover import crossover from mutation import mutation from best import best from geneEncoding import geneEncoding print 'y = 10 * math.sin(5 * x) + 7 * math.cos(4 * x)' # 计算2进制序列代表的数值 def b2d(b, max_value, chrom_length): t = 0 for j in range(len(b)): t += b[j] * (math.pow(2, j)) t = t * max_value / (math.pow(2, chrom_length) - 1) return t pop_size = 500 # 种群数量 max_value = 10 # 基因中允许出现的最大值 chrom_length = 10 # 染色体长度 pc = 0.6 # 交配概率 pm = 0.01 # 变异概率 results = [[]] # 存储每一代的最优解,N个二元组 fit_value = [] # 个体适应度 fit_mean = [] # 平均适应度 # pop = [[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1] for i in range(pop_size)] pop = geneEncoding(pop_size, chrom_length) for i in range(pop_size): obj_value = calobjValue(pop, chrom_length, max_value) # 个体评价 fit_value = calfitValue(obj_value) # 淘汰 best_individual, best_fit = best(pop, fit_value) # 第一个存储最优的解, 第二个存储最优基因 results.append([best_fit, b2d(best_individual, max_value, chrom_length)]) selection(pop, fit_value) # 新种群复制 crossover(pop, pc) # 交配 mutation(pop, pm) # 变异 results = results[1:] results.sort() X = [] Y = [] for i in range(500): X.append(i) t = results[i][0] Y.append(t) plt.plot(X, Y) plt.show()
最后调用了一下matplotlib包,把500代最优解的变化趋势表现出来。
完整代码可以在github 查看
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。
- 搭建分布式Spark计算平台
- 像tomcat容器那样自定义一个 Classloader
- react+redux+webpack教程5
- TensorFlow-9-词的向量表示
- Hadoop和Zookeeper安装过程中出现的问题解决
- Ryu和OpenStack集成
- react+redux+webpack教程2
- C/C++ Development using Visual Studio Code, CMake and LLDB
- TensorFlow-10-基于 LSTM 建立一个语言模型
- jquery及原生javascript对jsonp解决跨域问题实例详解
- css负边距之详解
- Python进阶教程(三)
- Python进阶教程(二)
- Python进阶教程(一)
- JavaScript 教程
- JavaScript 编辑工具
- JavaScript 与HTML
- JavaScript 与Java
- JavaScript 数据结构
- JavaScript 基本数据类型
- JavaScript 特殊数据类型
- JavaScript 运算符
- JavaScript typeof 运算符
- JavaScript 表达式
- JavaScript 类型转换
- JavaScript 基本语法
- JavaScript 注释
- Javascript 基本处理流程
- Javascript 选择结构
- Javascript if 语句
- Javascript if 语句的嵌套
- Javascript switch 语句
- Javascript 循环结构
- Javascript 循环结构实例
- Javascript 跳转语句
- Javascript 控制语句总结
- Javascript 函数介绍
- Javascript 函数的定义
- Javascript 函数调用
- Javascript 几种特殊的函数
- JavaScript 内置函数简介
- Javascript eval() 函数
- Javascript isFinite() 函数
- Javascript isNaN() 函数
- parseInt() 与 parseFloat()
- escape() 与 unescape()
- Javascript 字符串介绍
- Javascript length属性
- javascript 字符串函数
- Javascript 日期对象简介
- Javascript 日期对象用途
- Date 对象属性和方法
- Javascript 数组是什么
- Javascript 创建数组
- Javascript 数组赋值与取值
- Javascript 数组属性和方法
- 一个服务器能干什么?
- 按照说明做了 ,还是没有点亮网关,一直离线模式
- iOS音视频接入-快速集成TRTC SDK
- 基于Flink快速开发实时TopN程序最简单的思路
- MySQL+Flask,在本地实现一个API接口。
- Java新特性:数据类型可以扔掉了?
- 使用Flask在服务器实现一个API接口。
- 深入理解谷歌最强V8垃圾回收机制
- 用Python下载抖音无水印视频!
- 多年管理系统开发经验总结~代码解决方案
- 分析B站100万+视频,发现竟然有这么多干货资源。
- Pandas,数据处理的好帮手!
- 如何用Python,制作疫情可视化大屏?
- vue实战电商管理后台
- 微服务应用性能如何?APM监控工具来告诉你!