python实现遗传算法并对他进行改进,给出改进后的实现代码
时间: 2024-03-13 11:48:02 浏览: 27
下面是一个使用Python实现遗传算法的示例代码,其中使用了DEAP包,并对选择算子进行了改进。具体的改进方法是使用了NSGA-II算法作为选择算子,该算法可以同时考虑多个目标函数,从而提高算法的性能。
```python
import random
from deap import algorithms, base, creator, tools
from functools import partial
# 定义目标函数
def eval_func(individual):
x = individual[0]
y = individual[1]
return x ** 2 + y ** 2, (x - 2) ** 2 + (y - 2) ** 2
# 设定参数
POPULATION_SIZE = 50
P_CROSSOVER = 0.9
P_MUTATION = 0.1
MAX_GENERATIONS = 50
HALL_OF_FAME_SIZE = 5
RANDOM_SEED = 42
NUM_OBJECTIVES = 2
# 创建适应度函数和个体类
creator.create("FitnessMulti", base.Fitness, weights=(-1.0,) * NUM_OBJECTIVES)
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMulti)
# 定义辅助函数
def random_float():
return random.uniform(-5.0, 5.0)
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_float", random_float)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=2)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
# 定义遗传算法的操作
toolbox.register("evaluate", eval_func)
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.1)
toolbox.register("select", tools.selNSGA2)
# 定义main函数
def main():
random.seed(RANDOM_SEED)
pop = toolbox.population(n=POPULATION_SIZE)
hof = tools.HallOfFame(HALL_OF_FAME_SIZE)
stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values)
stats.register("avg", tools.mean, axis=0)
stats.register("std", tools.std, axis=0)
stats.register("min", tools.min, axis=0)
stats.register("max", tools.max, axis=0)
logbook = tools.Logbook()
# 执行遗传算法的迭代过程
pop, logbook = algorithms.eaSimple(pop, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION,
ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hof, verbose=True)
return pop, logbook, hof
if __name__ == "__main__":
pop, log, hof = main()
print("Hall of Fame Individuals = ", *hof, sep="\n")
```
在这个示例代码中,我们首先定义了一个目标函数eval_func,该函数将一个个体作为输入,输出两个值作为个体的适应度值。然后我们创建了适应度函数和个体类,以及一些辅助函数。接下来,我们使用DEAP提供的toolbox来定义遗传算法中的各种操作,包括个体初始化、评估、交叉、变异和选择。最后,我们使用algorithms.eaSimple函数执行遗传算法的迭代过程,并输出结果。
需要注意的是,在这个示例代码中我们使用了NSGA-II算法作为选择算子,这需要在toolbox.register("select", ...)函数中进行注册。如果需要使用其他选择算子,可以在这里进行修改。