遗传算法多式联运python

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化搜索方法，常用于解决复杂问题的全局最优解。在Python中，有许多库可以帮助我们实现遗传算法，如`deap`（Distributed Evolutionary Algorithms in Python）是一个流行的选择。

多目标遗传算法（Multi-objective Genetic Algorithm, MOGA）则是针对涉及多个优化目标的问题，它试图找到一系列被称为Pareto最优解的解决方案集合，每个解决方案都不劣于其他任何解决方案，但在某些目标上不优于它们。

以下是使用`deap`实现遗传算法多目标优化的基本步骤：

1. **定义个体**（Individual）：创建一个包含多个目标值的个体，通常用列表或元组表示。

2. **编码**（Encoding）：确定如何将问题的解决方案转化为基因串，比如二进制编码、实数编码等。

3. **适应度函数**（Fitness Function）：计算每个个体对所有目标的评价，多目标问题通常采用非负的Pareto效率指标。

4. **选择操作**（Selection）：选择概率较高的个体，常用的方法有轮盘赌选择、 Tournament 选择等。

5. **交叉**（Crossover）：结合两个父代个体的部分基因，生成新的子代。

6. **变异**（Mutation）：随机改变个体的基因，引入多样性。

7. **迭代**（Iteration）：重复上述步骤，直到达到预设的停止条件（如最大迭代次数或收敛标准）。

from deap import base, creator, tools

# 初始化
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_float", random.uniform, -10.0, 10.0)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=problem_size)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

# 基本操作
toolbox.register("evaluate", evaluate_fitness, objectives=objective_functions) # 自定义适应度函数
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.2)
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)

# 进行遗传算法
pop = toolbox.population(n=n_individuals)
for gen in range(max_generations):
    offspring = toolbox.select(pop, len(pop))
    offspring = [toolbox.clone(ind) for ind in offspring]
    
    # Crossover and mutation
    offspring = toolbox.mate(offspring, offspring)  # 示例：两代交叉
    offspring = [toolbox.mutate(ind) for ind in offspring]

    # Evaluate the fitness of the offspring
    fitness_values = toolbox.map(toolbox.evaluate, offspring)
    
    # Update the population
    pop[:] = offspring
    pop, logbook = tools.selBest(pop, len(pop)), tools.Logbook()
    logbook.record(gen=gen, evals=len(pop), fitness_max=pop.fitness.values)
    print(logbook.stream, end="\n\n")