Python实现遗传算法的代码

本篇文章主要介绍了python 遗传算法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

写在前面

之前的文章中已经讲过了遗传算法的基本流程，并且用MATLAB实现过一遍了。这一篇文章主要面对的人群是看过了我之前的文章，因此我就不再赘述遗传算法是什么以及基本的内容了，假设大家已经知道我是怎么写遗传算法的了。

Python的遗传算法主函数

我的思想是，创建一个染色体的类，其中包括了两个变量：染色体chrom与适应度fitness。因此我们就可以通过直接建立对象来作为种群中的个体。

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#染色体的类class Chrom:  chrom = []  fitness = 0  def showChrom(self):    print(self.chrom)  def showFitness(self):    print(self.fitness)

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所以我们开始设置基础参数。其中种群的表达方式我用的是字典，也就是用一个字典来保存种群内的所有个体，这个也是我想出来的创建多个对象的方法。

将字典的索引为个体的标号，如：chrom1, chrom2等。字典索引的值就是一个对象。这个对象拥有两个属性，就是染色体与适应度。

其实在这一方便来说，我觉得在思路上是优于利用MATLAB的矩阵式编程的。因为这样可以很直观的将个体与个体的属性这一种思想给表达出来，相比一堆矩阵来说，在逻辑上比较容易接受。

#基础参数N = 200 #种群内个体数目mut = 0.2 #突变概率acr = 0.2 #交叉概率pop = {} #存储染色体的字典for i in range(N):  pop['chrom'+str(i)] = Chrom()chromNodes = 2 #染色体节点数（变量个数）iterNum = 10000 #迭代次数chromRange = [[0, 10], [0, 10]] #染色体范围aveFitnessList = [] #平均适应度bestFitnessList = [] #最优适应度

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之后就是初始染色体了，其中就牵扯到了各种用来初始化种群、计算适应度、找最优等函数，我在这里分出了两个文件，分别为Genetic.py与Fitness.py。

Genetic.py里面有八个函数，主要包含了作用于种群或者染色体操作的函数，分别为：

findBest函数，用于寻找种群中的最优染色体；

findworse函数，用于寻找种群中的最劣染色体；

initialize函数，用于初始化种群；

calAveFitness函数，用于计算种群的平均适应度；

mutChrom函数，用于对染色体进行变异；

inRange函数，用于判断染色体节点值是否越界；

acrChrom函数，用于对染色体进行交叉；

compareChrom函数，用于比较两个染色体孰优孰劣。

Fitness.py里面有两个函数，主要包含了对适应度操作的函数，分别为：

calFitness函数，用来迭代每一个个体，并计算适应度（利用funcFitness函数计算）；

funcFitness函数，计算单个个体的适应度。

因此可以列出初始化代码为

#初始染色体pop = Genetic.initialize(pop, chromNodes, chromRange)pop = Fitness.calFitness(pop) #计算适应度bestChrom = Genetic.findBest(pop) #寻找最优染色体bestFitnessList.append(bestChrom[1]) #将当前最优适应度压入列表中aveFitnessList.append(Genetic.calAveFitness(pop, N)) #计算并存储平均适应度

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迭代过程的思路和逻辑与MATLAB无异

#开始迭代for t in range(iterNum):  #染色体突变  pop = Genetic.mutChrom(pop, mut, chromNodes, bestChrom, chromRange)  #染色体交换  pop = Genetic.acrChrom(pop, acr, chromNodes)  #寻找最优  nowBestChrom = Genetic.findBest(pop)  #比较前一个时间的最优和现在的最优  bestChrom = Genetic.compareChrom(nowBestChrom, bestChrom)  #寻找与替换最劣  worseChrom = Genetic.findWorse(pop)  pop[worseChrom[0]].chrom = pop[bestChrom[0]].chrom.copy()  pop[worseChrom[0]].fitness = pop[bestChrom[0]].fitness  #存储最优与平均  bestFitnessList.append(bestChrom[1])  aveFitnessList.append(Genetic.calAveFitness(pop, N))

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最后再做一下迭代的的图像

plt.figure(1)plt.plot(x, aveFitnessList)plt.plot(x, bestFitnessList)plt.show()

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最后再在最前面加上各种库和文件就可以运行了。

import Geneticimport Fitnessimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np

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感悟

可以说最主要的感悟就是染色体这一个类。其实那个Genetic.py与Fitness.py这两个文件也可以直接包装成类，但是这样一来我就嫌主文件太臃肿，在其他里面再包装成类又多此一举，毕竟这只是一个小程序，所以我就这样写了。

深刻感悟到了面向对象编程的优点，在编程逻辑的处理上真是一种享受，只需要思考对象的属性即可，省去了许多复杂的思考。

另一个感悟就是创建多个对象时，利用字典的方法来创建对象。当初我也是困惑怎么建立一个类似于C++中的对象数组，上网查找了各种方法，结果都避而不谈（当然，也可能是我搜索能力太差没找到），所以经过尝试中遇到到了这种方法。

等有空我再详细说一下这个方法吧，这一次就先到这里。

剩余的函数补充

首先是Genetic.py里面的八个函数

import random#寻找最优染色体def findBest(pop):  best = ['1', 0.0000001]  for i in pop:    if best[1]  pop[i].fitness:      worse = [i, pop[i].fitness]  return worse#赋初始值def initialize(pop, chromNodes, chromRange):  for i in pop:    chromList = []    for j in range(chromNodes):      chromList.append(random.uniform(chromRange[j][0], chromRange[j][1]+1))    pop[i].chrom = chromList.copy()  return pop#计算平均适应度def calAveFitness(pop, N):  sumFitness = 0  for i in pop:    sumFitness = sumFitness + pop[i].fitness  aveFitness = sumFitness / N  return aveFitness#进行突变def mutChrom(pop, mut, chromNodes, bestChrom, chromRange):  for i in pop:    #如果随机数小于变异概率（即可以变异)    if mut > random.random():      mutNode = random.randrange(0,chromNodes)      mutRange = random.random() * (1-pop[i].fitness/bestChrom[1])**2      pop[i].chrom[mutNode] = pop[i].chrom[mutNode] * (1+mutRange)      #判断变异后的范围是否在要求范围内      pop[i].chrom[mutNode] = inRange(pop[i].chrom[mutNode], chromRange[mutNode])  return pop#检验便宜范围是否在要求范围内def inRange(mutNode, chromRange):  if chromRange[0]  mutNode-chromRange[1]:    return chromRange[1]  else:    return chromRange[0]#进行交叉def acrChrom(pop, acr, chromNodes):  for i in pop:    for j in pop:      if acr > random.random():        acrNode = random.randrange(0, chromNodes)        #两个染色体节点进行交换        pop[i].chrom[acrNode], pop[j].chrom[acrNode] = pop[j].chrom[acrNode], pop[i].chrom[acrNode]  return pop#进行比较def compareChrom(nowbestChrom, bestChrom):  if bestChrom[1] > nowbestChrom[1]:    return bestChrom  else:    return nowbestChrom

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然后是Fitness.py的两个函数

import mathdef calFitness(pop):    for i in pop:    #计算每个染色体的适应度    pop[i].fitness = funcFitness(pop[i].chrom)  return popdef funcFitness(chrom):  #适应度函数  fitness = math.sin(chrom[0])+math.cos(chrom[1])+0.1*(chrom[0]+chrom[1])

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以上就是Python实现遗传算法的代码的详细内容，更多请关注【创想鸟】其它相关文章！