遗传算法求解船舶调度问题python代码

遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化搜索技术，常用于解决复杂的组合优化问题。在Python中，我们可以使用GA（Genetic Algorithm）库如`deap`来求解船舶调度问题。这个问题通常涉及寻找最有效的船只装载货物路径，以便最小化运输成本或时间。

以下是一个简化的遗传算法求解船舶调度问题的示例代码：

from deap import base, creator, tools
import random

# 创建问题模型（这里假设有若干艘船、多个港口和每个船只可以承载的货物量）
def fitness_func(solution):
    # 根据实际问题定义计算适应度函数，比如总运输时间和成本
    total_cost = calculate_total_cost(solution)
    return total_cost,

# 初始化问题参数
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(-1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, creator.Individual)
toolbox.register("evaluate", fitness_func)
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)  # 交叉操作
toolbox.register("mutate", tools.mutShuffleIndexes, indpb=0.05)  # 突变操作
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)  # 选择操作

# 调整参数如种群大小、迭代次数等
pop_size = 100
num_generations = 100

# 主循环
for gen in range(num_generations):
    offspring = toolbox.select(population, len(population))
    offspring = [toolbox.clone(ind) for ind in offspring]
    
    # 变异和交叉
    for _ in range(len(offspring)):
        if random.random() < 0.9:  # 高概率进行交叉
            toolbox.mate(offspring)
            offspring.fitness.values = None  # 更新个体适应度值
        
        if random.random() < 0.1:  # 少部分变异
            toolbox.mutate(offspring)
            offspring[0].fitness.values = None  # 更新个体适应度值
            
    # 计算新一代的适应度值
    invalid_ind = [ind for ind in offspring if not ind.fitness.valid]
    fitnesses = toolbox.map(toolbox.evaluate, invalid_ind)
    for ind, fit in zip(invalid_ind, fitnesses):
        ind.fitness.values = fit
    
    # 选择并更新种群
    population[:] = toolbox.select(population + offspring, pop_size)

# 最佳解决方案
best_solution = min(population, key=lambda ind: ind.fitness.values)
print(f"Best solution found: {best_solution}")