python多岛遗传算法python多岛遗传算法多目标寻优

多岛遗传算法是一种多目标优化算法，它模拟了自然界的多个“岛屿”，每个岛屿代表一个优化问题的解空间。在多岛遗传算法中，每个岛屿都有自己的种群，并通过遗传算子（如选择、交叉和变异）进行进化。

在Python中，可以使用开源库DEAP（Distributed Evolutionary Algorithms in Python）来实现多岛遗传算法。DEAP提供了丰富的遗传算法工具，包括选择算子、交叉算子和变异算子等。使用DEAP，你可以定义适应度函数和问题约束，并进行多目标优化。

下面是一个使用DEAP实现多岛遗传算法的简单示例代码：

import random
from deap import base, creator, tools

# 定义问题的优化目标
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0, -1.0))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

# 初始化算法参数
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attribute", random.uniform, -10, 10)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attribute, n=5)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

# 定义适应度评估函数
def evaluate(individual):
    # 评估目标1：最小化
    fitness1 = sum(individual)
    # 评估目标2：最大化
    fitness2 = len(individual) - sum(individual)
    return fitness1, fitness2

toolbox.register("evaluate", evaluate)
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.1)
toolbox.register("select", tools.selNSGA2)

# 创建多个岛屿
islands = [toolbox.population(n=50) for _ in range(5)]

# 多岛遗传算法主循环
for island in islands:
    for _ in range(100):
        offspring = algorithms.varAnd(island, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.1)
        fits = toolbox.map(toolbox.evaluate, offspring)
        for fit, ind in zip(fits, offspring):
            ind.fitness.values = fit
        island = toolbox.select(offspring, k=len(island))

# 输出多岛遗传算法得到的最优解
best_individuals = [tools.selBest(island, k=1)[0] for island in islands]
best_objectives = [toolbox.evaluate(ind) for ind in best_individuals]
print(best_individuals)
print(best_objectives)