python多岛遗传算法

多岛遗传算法是一种基于遗传算法的优化算法，它模拟了生物进化中的多个岛屿之间的迁移和竞争关系。该算法将种群划分为多个子种群，每个子种群在一个独立的岛屿上进化，并通过定期的迁移操作来实现岛屿间的信息交流。这样可以防止种群陷入局部最优解，增加全局搜索能力，提高算法的收敛速度和搜索效果。

在Python中，有多个库和框架可以实现多岛遗传算法，例如DEAP、PyGAD等。这些库提供了丰富的函数和工具，可以帮助用户快速构建和优化多岛遗传算法。下面是使用DEAP库实现多岛遗传算法的示例代码：

import random
from deap import base, creator, tools, algorithms

# 定义问题
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

toolbox = base.Toolbox()

# 初始化个体和种群
toolbox.register("attr_float", random.uniform, 0, 10)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=10)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

# 定义适应度评价函数
def evaluate(individual):
    x = individual[0]
    return -0.5 * x**6 * sin(7 * x) * cos(5 * x),

toolbox.register("evaluate", evaluate)

# 定义遗传操作
toolbox.register("mate", tools.cxOnePoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.05)
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)

# 定义多岛遗传算法
def main():
    random.seed(0)
    
    # 创建多个岛屿
    islands = []
    for _ in range(5):
        island = algorithms.island(creator=creator, toolbox=toolbox, n_pop=100, n_gen=50, verbose=False)
        islands.append(island)
    
    # 执行多岛遗传算法
    algorithms.eaMuPlusLambda(islands, toolbox.population(), mu=100, lambda_=400, cxpb=0.6, mutpb=0.3, ngen=100, verbose=False)
    
    # 输出结果
    best_individuals = [island.population[0] for island in islands]
    best_fitnesses = [island.population[0].fitness.values[0] for island in islands]
    best_index = best_fitnesses.index(max(best_fitnesses))
    best_individual = best_individuals[best_index]
    best_fitness = best_fitnesses[best_index]
    print("最佳个体:", best_individual)
    print("最佳适应度:", best_fitness)

if __name__ == "__main__":
    main()