遺傳演算法庫geatpy

1. 使用流行的遺傳演算法python庫是哪個

建議使用由華南農業大學、暨南大學、華南理工大學高校碩博學生聯合團隊推出的Python高性能遺傳和進化演算法工具箱：Geatpy。它是目前進化計算領域與platemo、matlab遺傳演算法工具箱等有相當的權威和影響力的高性能實用型進化演算法工具箱，而其效率和易用性居於領先地位。

目前已得到多所高校研究生實驗室以及企業採用，為相關領域的研究和應用注入了全新的活力。

它支持GA、DE、ES等進化演算法，支持單目標、多目標進化優化、復雜約束優化等問題的求解，提供豐富的遺傳演算法和多目標進化優化演算法模板，採用高性能的C內核和mkl矩陣運算，提供功能強大的開源進化演算法框架，尤其適合數學建模和研究進化演算法的研究生們。

官網：Geatpy

多目標優化求解案例：

使用方法：

第一步：實例化一個問題類把待優化的問題寫在裡面。

第二步：編寫執行腳本調用遺傳或其他進化演算法模板，完成問題的求解。

官網教程：Geatpy教程

2. python 哪個包里有 遺傳演算法

scikit-opt調研過很多遺傳演算法庫，這個挺好用的。

#目標函數
defdemo_func(x):
x1,x2,x3=x
returnx1**2+(x2-0.05)**2+x3**2
fromgaimportGA

調用遺傳演算法求解：

ga=GA(func=demo_func,lb=[-1,-10,-5],ub=[2,10,2],max_iter=500)
best_x,best_y=ga.fit()

3. python有沒有簡單的遺傳演算法庫

首先遺傳演算法是一種優化演算法，通過模擬基因的優勝劣汰，進行計算（具體的演算法思路什麼的就不贅述了）。大致過程分為初始化編碼、個體評價、選擇，交叉，變異。

以目標式子 y = 10 * sin(5x) + 7 * cos(4x)為例，計算其最大值

首先是初始化，包括具體要計算的式子、種群數量、染色體長度、交配概率、變異概率等。並且要對基因序列進行初始化

[python]view plain

• pop_size=500#種群數量

• max_value=10#基因中允許出現的最大值

• chrom_length=10#染色體長度

• pc=0.6#交配概率

• pm=0.01#變異概率

• results=[[]]#存儲每一代的最優解，N個二元組

• fit_value=[]#個體適應度

• fit_mean=[]#平均適應度

• pop=geneEncoding(pop_size,chrom_length)




其中genEncodeing是自定義的一個簡單隨機生成序列的函數，具體實現如下

[python]view plain

• defgeneEncoding(pop_size,chrom_length):

• pop=[[]]

• foriinrange(pop_size):

• temp=[]

• forjinrange(chrom_length):

• temp.append(random.randint(0,1))

• pop.append(temp)

• returnpop[1:]

編碼完成之後就是要進行個體評價，個體評價主要是計算各個編碼出來的list的值以及對應帶入目標式子的值。其實編碼出來的就是一堆2進制list。這些2進制list每個都代表了一個數。其值的計算方式為轉換為10進制，然後除以2的序列長度次方減一，也就是全一list的十進制減一。根據這個規則就能計算出所有list的值和帶入要計算式子中的值，代碼如下

[python]view plain

• #0.0coding:utf-80.0

• #解碼並計算值

• importmath

• defdecodechrom(pop,chrom_length):

• temp=[]

• foriinrange(len(pop)):

• t=0

• forjinrange(chrom_length):

• t+=pop[i][j]*(math.pow(2,j))

• temp.append(t)

• returntemp

• defcalobjValue(pop,chrom_length,max_value):

• temp1=[]

• obj_value=[]

• temp1=decodechrom(pop,chrom_length)

• foriinrange(len(temp1)):

• x=temp1[i]*max_value/(math.pow(2,chrom_length)-1)

• obj_value.append(10*math.sin(5*x)+7*math.cos(4*x))

• returnobj_value

有了具體的值和對應的基因序列，然後進行一次淘汰，目的是淘汰掉一些不可能的壞值。這里由於是計算最大值，於是就淘汰負值就好了

[python]view plain

• #0.0coding:utf-80.0

• #淘汰（去除負值）

• defcalfitValue(obj_value):

• fit_value=[]

• c_min=0

• foriinrange(len(obj_value)):

• if(obj_value[i]+c_min>0):

• temp=c_min+obj_value[i]

• else:

• temp=0.0

• fit_value.append(temp)

• returnfit_value




然後就是進行選擇，這是整個遺傳演算法最核心的部分。選擇實際上模擬生物遺傳進化的優勝劣汰，讓優秀的個體盡可能存活，讓差的個體盡可能的淘汰。個體的好壞是取決於個體適應度。個體適應度越高，越容易被留下，個體適應度越低越容易被淘汰。具體的代碼如下

[python]view plain

• #0.0coding:utf-80.0

• #選擇

• importrandom

• defsum(fit_value):

• total=0

• foriinrange(len(fit_value)):

• total+=fit_value[i]

• returntotal

• defcumsum(fit_value):

• foriinrange(len(fit_value)-2,-1,-1):

• t=0

• j=0

• while(j<=i):

• t+=fit_value[j]

• j+=1

• fit_value[i]=t

• fit_value[len(fit_value)-1]=1

• defselection(pop,fit_value):

• newfit_value=[]

• #適應度總和

• total_fit=sum(fit_value)

• foriinrange(len(fit_value)):

• newfit_value.append(fit_value[i]/total_fit)

• #計算累計概率

• cumsum(newfit_value)

• ms=[]

• pop_len=len(pop)

• foriinrange(pop_len):

• ms.append(random.random())

• ms.sort()

• fitin=0

• newin=0

• newpop=pop

• #轉輪盤選擇法

• whilenewin<pop_len:

• if(ms[newin]<newfit_value[fitin]):

• newpop[newin]=pop[fitin]

• newin=newin+1

• else:

• fitin=fitin+1

• pop=newpop

• 以上代碼主要進行了3個操作，首先是計算個體適應度總和，然後在計算各自的累積適應度。這兩步都好理解，主要是第三步，轉輪盤選擇法。這一步首先是生成基因總數個0-1的小數，然後分別和各個基因的累積個體適應度進行比較。如果累積個體適應度大於隨機數則進行保留，否則就淘汰。這一塊的核心思想在於：一個基因的個體適應度越高，他所佔據的累計適應度空隙就越大，也就是說他越容易被保留下來。

選擇完後就是進行交配和變異，這個兩個步驟很好理解。就是對基因序列進行改變，只不過改變的方式不一樣

交配：

[python]view plain

• #0.0coding:utf-80.0

• #交配

• importrandom

• defcrossover(pop,pc):

• pop_len=len(pop)

• foriinrange(pop_len-1):

• if(random.random()<pc):

• cpoint=random.randint(0,len(pop[0]))

• temp1=[]

• temp2=[]

• temp1.extend(pop[i][0:cpoint])

• temp1.extend(pop[i+1][cpoint:len(pop[i])])

• temp2.extend(pop[i+1][0:cpoint])

• temp2.extend(pop[i][cpoint:len(pop[i])])

• pop[i]=temp1

• pop[i+1]=temp2



• 變異：

[python]view plain

• #0.0coding:utf-80.0

• #基因突變

• importrandom

• defmutation(pop,pm):

• px=len(pop)

• py=len(pop[0])

• foriinrange(px):

• if(random.random()<pm):

• mpoint=random.randint(0,py-1)

• if(pop[i][mpoint]==1):

• pop[i][mpoint]=0

• else:

• pop[i][mpoint]=1



• 整個遺傳演算法的實現完成了，總的調用入口代碼如下

[python]view plain

• #0.0coding:utf-80.0

• importmatplotlib.pyplotasplt

• importmath

• fromselectionimportselection

• fromcrossoverimportcrossover

• frommutationimportmutation

• frombestimportbest

• print'y=10*math.sin(5*x)+7*math.cos(4*x)'

• #計算2進制序列代表的數值

• defb2d(b,max_value,chrom_length):

• t=0

• forjinrange(len(b)):

• t+=b[j]*(math.pow(2,j))

• t=t*max_value/(math.pow(2,chrom_length)-1)

• returnt

• pop_size=500#種群數量

• max_value=10#基因中允許出現的最大值

• chrom_length=10#染色體長度

• pc=0.6#交配概率

• pm=0.01#變異概率

• results=[[]]#存儲每一代的最優解，N個二元組

• fit_value=[]#個體適應度

• fit_mean=[]#平均適應度

• #pop=[[0,1,0,1,0,1,0,1,0,1]foriinrange(pop_size)]

• pop=geneEncoding(pop_size,chrom_length)

• foriinrange(pop_size):

• obj_value=calobjValue(pop,chrom_length,max_value)#個體評價

• fit_value=calfitValue(obj_value)#淘汰

• best_indivial,best_fit=best(pop,fit_value)#第一個存儲最優的解,第二個存儲最優基因

• results.append([best_fit,b2d(best_indivial,max_value,chrom_length)])

• selection(pop,fit_value)#新種群復制

• crossover(pop,pc)#交配

• mutation(pop,pm)#變異

• results=results[1:]

• results.sort()

• X=[]

• Y=[]

• foriinrange(500):

• X.append(i)

• t=results[i][0]

• Y.append(t)

• plt.plot(X,Y)

• plt.show()

• 最後調用了一下matplotlib包，把500代最優解的變化趨勢表現出來。



完整代碼可以在github查看

歡迎訪問我的個人博客

閱讀全文