遗传算法python简单示例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import time
DNA_SIZE = 22            # DNA序列长度
POP_SIZE = 1000           # 种群中的个体数量
CROSS_RATE = 0.8         # 某个个体是否交配的概率
MUTATION_RATE = 0.003     # 变异概率
N_GENERATIONS = 200
X_BOUND = [-1, 2]         # X 定义域def F(x): return x * np.sin(10 * np.pi * x) + 2     # 定义函数# 适应度直接返回函数值
def get_fitness(pred): return pred# 解码： 二进制翻译成十进制，并归一化至（-1，2）
def translateDNA(pop): return pop.dot(2 ** np.arange(DNA_SIZE)[::-1]) / float(2**DNA_SIZE-1) * X_BOUND[1]# 基于适应度选择个体
'''numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)用法：
从一个给定的一维序列中声生一个随机样本。
a:一维数组；在本例中是[0, 1, 2……99] 对应每个个体的下标
size：a的大小
replace：是否可以产生重复的数字，在本例中可以
p：a中每个数字被选中的概率，在本例中是根据适应度算出的概率，用每个个体的适应度除以适应度的总和。
'''
def select(pop, fitness):  idx = np.random.choice(np.arange(POP_SIZE), size=POP_SIZE, replace=True,p=fitness/fitness.sum())return pop[idx]def crossover(parent, pop):     # 交叉重组if np.random.rand() < CROSS_RATE: # 是否要交配i_ = np.random.randint(0, POP_SIZE, size=1)      # 随机选出一个个体作为母亲# 产生一个一维的bool数组，用于决定交换哪几个值cross_points = np.random.randint(0, 2, size=DNA_SIZE).astype(np.bool)   parent[cross_points] = pop[i_, cross_points]    # 交叉重组return parent # 返回孩子# 变异
def mutate(child):for point in range(DNA_SIZE):if np.random.rand() < MUTATION_RATE:child[point] = 1 if child[point] == 0 else 0return child# ---------------------------------1.种群初始化----------------------------------------
# 随机产生POP_SIZE个 个体 每个序列长度为DNA_SIZE
pop = np.random.randint(2, size=(POP_SIZE, DNA_SIZE))
# print(pop) # 输出是个二维矩阵
plt.ion()       # something about plotting
x = np.linspace(*X_BOUND, 200)
plt.plot(x, F(x))for _ in range(N_GENERATIONS): # 迭代N_GENERATIONS次F_values = F(translateDNA(pop))    # 先解码，然后计算函数值# print(F_values) # 一维向量 对应每个个体的函数值# 画出种群的分布if 'sca' in globals(): sca.remove()sca = plt.scatter(translateDNA(pop), F_values, s=200, lw=0, c='red', alpha=0.5); plt.pause(0.05)#--------------------------------2.计算所有个体适应度-------------------------------------fitness = get_fitness(F_values)# print(fitness) # 一维向量 对应每个个体的适应度print("Most fitted DNA: ", pop[np.argmax(fitness), :], translateDNA(pop[np.argmax(fitness), :])) # 输出每一代中适应度最高的个体#--------------------------------3.基于适应度选择个体-------------------------------------pop = select(pop, fitness) # 经过选择的个体，是个二维数组，# print(pop)pop_copy = pop.copy() # 保存一下拷贝，后面要当父母#--------------------------------4.交叉重组-------------------------------------for parent in pop: # 遍历其中的每一个个体作为父亲child = crossover(parent, pop_copy) # 从pop_copy随意选择一个个体与parent交叉重组#--------------------------------5.变异-------------------------------------child = mutate(child)parent[:] = child       # 父亲被孩子代替# time.sleep(0.2) # 设置睡眠时间可以看每一步的迭代效果plt.ioff(); plt.show()

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