deap的微分熵特征提取代码实现python

DEAP (Distributed Evolutionary Algorithms in Python) 是一个用于构建和实验遗传算法（GA）和其他进化计算方法的Python库。它专注于提供灵活且易于使用的接口，让你能够快速构建和原型化进化计算应用。

在DEAP中，微分熵（differential entropy）通常用于评估个体（如解或种群成员）的多样性或信息内容。微分熵是一个统计量，它衡量了随机变量的概率分布接近均匀分布的程度。在特征提取中，这可能用于评估适应度函数中的个体适应性。

下面是一个简单的DEAP示例，展示了如何使用微分熵作为特征的一部分，这里我们假设你有一个名为`individual`的列表，其中包含代表解决方案的向量：

from deap import base, creator, tools
import numpy as np
import math

# 假设creator.Individual是你的解决方案类型
creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin)

def compute_entropy(vector):
    probabilities = np.array(vector) / sum(vector)
    return -np.sum(probabilities * np.log(probabilities))

def feature_extractor(individual):
    # 计算每个特征的熵
    feature_values = np.array(individual)
    feature_entropies = [compute_entropy(feature_values[i]) for i in range(len(feature_values))]
    
    # 将熵组合成一个元组作为特征
    return tuple(feature_entropies), individual.fitness.values

toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_float", np.random.uniform, 0, 1)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=len(individuals))
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

# 初始化一个种群
population = toolbox.population(n=pop_size)

# 使用自定义的特征提取器
feature_toolbox = base.Toolbox()
feature_toolbox.register("evaluate", feature_extractor)

# 进行微分熵特征评估并更新适应度
for ind in population:
    feature_toolbox.evaluate(ind)
    ind.fitness.values = ind  # 假设特征熵是第一个元素

# 此后的遗传操作如选择、交叉、变异会基于这些特征熵
# ...

# 提取特征的部分只执行一次，因为适应度已经包含特征信息