双倍体遗传算法的python代码

双倍体遗传算法是一种优化搜索技术，它结合了遗传算法的特性（如自然选择、交叉和突变）以及二进制编码的双倍体策略。在Python中编写这样的算法，通常包括以下几个步骤：

1. 初始化种群：创建一个包含随机生成个体（即解决方案候选）的群体，每个个体由二进制编码表示。

import numpy as np

def initialize_population(population_size, chromosome_length):
    return [np.random.randint(0, 2, chromosome_length) for _ in range(population_size)]

2.适应度函数：定义目标函数，用于评估个体的优劣。

def fitness_function(individual):
    # 这里替换为你具体的优化问题的目标计算
    return -individual.sum()  # 假设我们正在最小化一个求和问题

3.双倍体操作：选择两个优秀的个体，通过交叉和复制操作生成新的后代。

def mate(parent1, parent2):
    offspring = []
    crossover_point = np.random.randint(1, len(parent1))
    child = np.concatenate((parent1[:crossover_point], parent2[crossover_point:]))
    offspring.extend([child, parent1])  # 添加复制的亲代
    return offspring

4.变异操作：为了增加多样性，对一些个体进行随机改变。

def mutate(individual, mutation_rate):
    mutated_individual = individual.copy()
    np.random.binomial(1, mutation_rate, size=mutated_individual.shape).astype(bool)
    return mutated_individual

5.迭代过程：重复上述步骤直到达到预设的停止条件，比如达到最大迭代次数或者找到足够好的解。

def double_phase_ga(population, population_size, crossover_rate, mutation_rate, max_iterations):
    for _ in range(max_iterations):
        # 筛选和交叉
        fitness_scores = [fitness_function(ind) for ind in population]
        elite = sorted(zip(population, fitness_scores), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:population_size // 2]
        selected = [elite[i] for i in np.random.choice(len(elite), population_size // 2, replace=False)]

        offspring = [mate(*pair) for pair in selected]
        offspring += [mutate(ind, mutation_rate) for ind in offspring]

        # 更新种群
        population = offspring
    return elite[0][0]  # 返回最佳解

# 示例用法
best_solution = double_phase_ga(initialize_population(100, 10), 100, 0.7, 0.01, 1000)