SBX(模拟二进制交叉)的代码(python)实现

本文基于python3实现的SBX(模拟二进制交叉)，关于SBX的详细介绍，可以参考这篇文章：
模拟二进制交叉算子详解
代码仅供参考
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#!/usr/bin/env python
# encoding:UTF-8import numpy as np
import random"""SBX 模拟二进制交叉SBX主要是模拟基于二进制串的单点交叉工作原理,将其作用于以实数表示的染色体。两个父代染色体经过交叉操作产生两个子代染色体,使得父代染色体的有关模式信息在子代染色体中得以保留。输入：population 种群规模alfa 交叉概率numRangeList 决策变量上限n是分布指数，n越大则产生的后代个体逼近父代个体的概率越大。
"""def cross(population, alfa, numRangeList, n=2):N = population.shape[0]V = population.shape[1]populationList = range(N)for _ in range(N):r = random.random()if r < alfa:p1, p2 = random.sample(populationList, 2)beta = np.array([0] * V)randList = np.random.random(V)for j in range(V):if randList.any() <= 0.5:beta[j] = (2.0 * randList[j]) ** (1.0 / (n+ 1))else:beta[j] = (1.0 / (2.0 * (1 - randList[j]))) ** (1.0 / (n+ 1))# 随机选取两个个体old_p1 = population[p1,]old_p2 = population[p2,]# 交叉new_p1 = 0.5 * ((1 + beta) * old_p1 + (1 - beta) * old_p2)new_p2 = 0.5 * ((1 - beta) * old_p1 + (1 + beta) * old_p2)# 上下界判断new_p1 = np.max(np.vstack((new_p1, np.array([0] * V))), 0)new_p1 = np.min(np.vstack((new_p1, numRangeList)), 0)new_p2 = np.max(np.vstack((new_p2, np.array([0] * V))), 0)new_p2 = np.min(np.vstack((new_p2, numRangeList)), 0)# 将交叉后的个体返回给种群population[p1,] = new_p1population[p2,] = new_p2if __name__ == '__main__':random.seed(0)np.random.seed(0)xN = 10yN = 5alfa = 0.9population = np.random.rand(xN * yN).reshape(xN, yN) * 1.0print('交叉前：')print(population)# 交叉cross(population, alfa, np.array([1] * 5))print('交叉后：')print(population)

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