def roulettewheel(popsize, population, number_list): p = (number_list / number_list.sum()).cumsum() # 用筛选后的种群基因型再随机扩大规模得到新种群使得种群规模和之前一样大 yield_num = 0 while yield_num < popsize: select_p = np.random.uniform() yield_num += 1 # 由于一次只返回一个列表,用生成器加快速度 tem = population[p > select_p] tem2 = tem[0] yield population[p > select_p][0]解释这段代码
时间: 2024-01-31 16:04:10 浏览: 26
这段代码实现了一个基于轮盘赌选择的遗传算法中的选择操作。具体来说,其输入参数包括种群大小、当前种群的基因型列表以及每个基因型对应的适应度值(即number_list),其中适应度值越高的基因型被选择的概率越大。该函数使用numpy库中的cumsum函数计算出每个基因型被选择的概率,并利用np.random.uniform()函数产生一个0到1之间的随机数,根据随机数大小选择下一代种群的基因型。最后,该函数使用生成器的方式返回选择的基因型。
具体的实现步骤如下:
1. 使用cumsum函数计算出每个基因型被选择的概率,p是一个累加概率列表,其中每个元素都是前面所有概率之和。
2. 使用while循环,选择popsize个基因型作为下一代种群。循环变量yield_num记录已经选择基因型的数量,当yield_num等于popsize时,循环结束。
3. 在每次循环中,使用np.random.uniform()函数随机产生一个0到1之间的数select_p,表示选择的概率阈值。然后,在p列表中找到第一个比select_p大的概率值所对应的基因型,作为选择的基因型。
4. 最后,使用生成器的方式返回选择的基因型,yield语句返回选择的基因型。
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class Model(): def __init__(self): self.best_sol=None self.demand_dict={} self.vehicle_dict={} self.vehicle_type_list=[] self.demand_id_list=[] self.sol_list=[] self.distance_matrix={} self.number_of_demands=0 self.pc=0.5 self.pm=0.1 self.popsize=100 self.n_select=80 self.opt_type=1 # 翻译一下
这段代码定义了一个类 `Model`,在初始化函数 `__init__()` 中定义了该类的属性。这些属性包括:
- `best_sol`: 最优解,默认为 None。
- `demand_dict`: 需求字典,用于存储需求信息。
- `vehicle_dict`: 车辆字典,用于存储车辆信息。
- `vehicle_type_list`: 车辆类型列表。
- `demand_id_list`: 需求 ID 列表。
- `sol_list`: 解列表。
- `distance_matrix`: 距离矩阵,用于存储地点之间的距离信息。
- `number_of_demands`: 需求数量。
- `pc`:交叉概率。
- `pm`:变异概率。
- `popsize`:种群大小。
- `n_select`:选择数量。
- `opt_type`:优化类型,默认为 1。
降低这段代码的重复率:#交叉 def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break
可以通过使用函数来避免代码的重复。以下是重构后的代码:
```
def get_random_index(sol_list):
return random.randint(0, len(sol_list)-1)
def crossSol(model):
sol_list = copy.deepcopy(model.sol_list)
model.sol_list = []
while True:
f1_index = get_random_index(sol_list)
f2_index = get_random_index(sol_list)
if f1_index == f2_index:
continue
f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index])
f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index])
if random.random() <= model.pc:
cro1_index = int(random.randint(0, len(model.demand_id_list)-1))
cro2_index = int(random.randint(cro1_index, len(model.demand_id_list)-1))
new_c1_f, new_c1_m, new_c1_b = [], f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1], []
new_c2_f, new_c2_m, new_c2_b = [], f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1], []
for index in range(len(model.demand_id_list)):
if len(new_c1_f) < cro1_index:
if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m:
new_c1_f.append(f2.node_id_list[index])
else:
if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m:
new_c1_b.append(f2.node_id_list[index])
for index in range(len(model.demand_id_list)):
if len(new_c2_f) < cro1_index:
if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m:
new_c2_f.append(f1.node_id_list[index])
else:
if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m:
new_c2_b.append(f1.node_id_list[index])
new_c1 = copy.deepcopy(new_c1_f)
new_c1.extend(new_c1_m)
new_c1.extend(new_c1_b)
f1.nodes_seq = new_c1
new_c2 = copy.deepcopy(new_c2_f)
new_c2.extend(new_c2_m)
new_c2.extend(new_c2_b)
f2.nodes_seq = new_c2
model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1))
model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2))
else:
model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1))
model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2))
if len(model.sol_list) > model.popsize:
break
```
重构后的代码中,`get_random_index()` 函数用于获取随机索引,避免了在代码中多次使用 `random.randint()` 的重复性。 `crossSol()` 函数只需要调用 `get_random_index()` 函数两次来获取两个不同的随机索引,然后使用 `continue` 语句跳过重复的索引,从而避免了一些重复性的代码。 `crossSol()` 函数中也可以使用一些辅助函数或变量来更加简洁地实现复杂的逻辑。
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