GA遗传算法的函数寻优--Python

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GA遗传算法的函数寻优--Python：
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1. from PIL import Image
   
2. from pylab import *
   
3. import string
   
4. import matplotlib.pyplot as plt
   
5. import numpy as np
   
6. from numpy import random
   
7. import fun
   
8. 
   
9. #print random.random()
   
10. #
    
11. popmax = np.array( [1,1] )
    
12. popmin = np.array( [-1,-1] )
    
13. pc = 0.75
    
14. pm = 0.05
    
15. nVar = 2
    
16. maxg = 30
    
17. sizepop = 30
    
18. #Intial
    
19. pop = [[0 for x in range(nVar)] for y in range(sizepop)]
    
20. gbest = [[0 for x in range(nVar)] for y in range(sizepop)]
    
21. fitness = [0 for x in range(sizepop)]
    
22. fitnessgbest =[0 for x in range(sizepop)]
    
23. zbest = [0 for x in range(nVar)]
    
24. 
    
25. #init pop
    
26. for i in range(sizepop):
    
27.     pop[i] = fun.code(popmin,popmax);
    
28.     fitness[i] =fun.funfitness(pop[i][0],pop[i][1]);
    
29.     gbest[i][0] = pop[i][0]
    
30.     gbest[i][1] = pop[i][1]
    
31.     fitnessgbest[i] = fitness[i]
    
32.     print(fitness[i])
    
33. fitnesszbest =min(fitness)
    
34. index = fun.minIndex(fitness,fitnesszbest)
    
35. zbest[0] = pop[index][0]
    
36. zbest[1] = pop[index][1]
    
37. print (zbest)
    
38. # plot (range(sizepop),fitness,'r*-')
    
39. # plot(fitness,'r*-')
    
40. # show
    
41. 
    
42. fitness_iter = [0 for x in range(maxg)]
    
43. # main loop
    
44. for i in range(maxg):
    
45.     # update position
    
46.     pop = fun.select(sizepop,pop,fitness,popmin,popmax)
    
47.    
    
48.     pop = fun.cross(sizepop,pc,pop,popmin,popmax)
    
49. 
    
50.     pop = fun.mut(sizepop,pm,pop,popmin,popmax)
    
51.     for j in range(sizepop):
    
52.         fitness[j] = fun.funfitness(pop[j][0],pop[j][1])
    
53.         if (fitness[j] < fitnessgbest[j]):
    
54.             fitnessgbest[j] = fitness[j]
    
55.             gbest[j][0] = pop[j][0]
    
56.             gbest[j][1] = pop[j][1]
    
57.         if (fitness[j] < fitnesszbest):
    
58.             fitnesszbest = fitness[j]
    
59.             zbest[0] = pop[j][0];
    
60.             zbest[1] = pop[j][1];
    
61.     fitness_iter[i] = fitnesszbest
    
62. 
    
63. print ("最优解:")
    
64. print (zbest)
    
65. plt.plot(fitness_iter,'ro-')
    
66. plt.show()
    

复制代码

相应的fun.py函数如下：包含选择、交叉、变异：

1. import numpy as np
   
2. from numpy import random
   
3. import math
   
4. 
   
5. def funfitness(x1,x2):
   
6.     y = (x1-0.5)**2+(x2-0.6)**2;
   
7.     return y;
   
8. 
   
9. def minIndex(fitness, fitnesszbest):
   
10.     for i in range(len(fitness)):
    
11.         if(fitness[i] == fitnesszbest):
    
12.             break;
    
13.     return i;
    
14. 
    
15. def select(sizepop,pop,fitness,popmin,popmax):
    
16.     #fitness_d =sorted(fitness,reverse=True);
    
17.     fitness_Index = np.argsort( -np.array( fitness) )         
    
18.     c = np.int32(sizepop/4);
    
19.     for i in range(c):
    
20.         pop[fitness_Index[i]][0] = popmin[0] + (popmax[0]-popmin[0])*random.random();
    
21.         pop[fitness_Index[i]][1] = popmin[1] + (popmax[1]-popmin[1])*random.random();
    
22.     return pop
    
23. 
    
24. def mut(sizepop,pm,pop,popmin,popmax):
    
25.     for i in range(sizepop*2):
    
26.         if random.random() > pm:
    
27.             a = 0;
    
28.             while a == 0:
    
29.                 a = np.int32( random.random()*sizepop );
    
30.             b=[0,0]
    
31.             b[0] = pop[a][0]
    
32.             b[1] = pop[a][1]
    
33.             if random.random() > 0.5:
    
34.                 pop[a][0] = pop[a][0] + (popmax[0]-pop[a][0])*random.random();
    
35.                 pop[a][1] = pop[a][1] + (popmax[1]-pop[a][1])*random.random();
    
36.             else:
    
37.                 pop[a][0] = pop[a][0] + (popmin[0]-pop[a][0])*random.random();
    
38.                 pop[a][1] = pop[a][1] + (popmin[1]-pop[a][1])*random.random();
    
39. 
    
40.             if pop[a][0] > popmax[0] or pop[a][0] < popmin[0]:
    
41.                 pop[a][0] =  b[0];
    
42.             if pop[a][1] > popmax[1] or pop[a][1] < popmin[1]:
    
43.                 pop[a][1] =  b[1];
    
44.     return pop
    
45. 
    
46. def cross(sizepop,pc,pop,popmin,popmax):
    
47.     for j in range(sizepop*2):
    
48.         if random.random() > pc:
    
49.             a = np.array( [0,0] );
    
50.             while np.min(a.tolist()) == 0:
    
51.                 a = np.int32( random.random([1,2])*sizepop );
    
52.             pop1 = [0 for x in range(2)]
    
53.             pop2 = [0 for x in range(2)]
    
54.             pop1 = pop[a[0][0]]
    
55.             pop2 = pop[a[0][1]]
    
56.             k = random.random()
    
57.             pop[a[0][0]] = (1-k) * np.array( pop1 ) + k * np.array( pop2 );
    
58.             pop[a[0][1]] = (1-k)*  np.array( pop2 ) + k * np.array( pop1 );
    
59.             if pop[a[0][0]][0] > popmax[0] or pop[a[0][0]][0] < popmin[0]:
    
60.                 pop[a[0][0]] =  pop1;
    
61.             if pop[a[0][1]][1] > popmax[1] or pop[a[0][1]][1] < popmin[1]:
    
62.                 pop[a[0][1]] =  pop2;         
    
63.     return pop
    
64. 
    
65. def code(popmin,popmax):
    
66.     flag = 1
    
67.     pop = [0,0]
    
68.     while flag ==1:
    
69.         pop[0] = popmin[0] + (popmax[0]-popmin[0])*random.random();
    
70.         pop[1] = popmin[1] + (popmax[1]-popmin[1])*random.random();
    
71.         flag = test(pop,popmin,popmax)
    
72.     return pop
    
73. 
    
74. def test(pop,popmin,popmax):
    
75.     if pop[0] < popmin[0] or pop[0] > popmax[0] or pop[1] < popmin[1] or pop[1] > popmax[1]:
    
76.         flag = 1
    
77.     else:
    
78.         flag = 0
    
79.     return flag

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大娱乐家

PYTHON的可以操作一下，谢谢