遗传算法及遗传编程_OK

遗传算法详解（含MATLAB代码）Python遗传算法框架使用实例（一）使用Geatpy实现句子匹配在前面几篇文章中，我们已经介绍了高性能Python遗传和进化算法框架——Geatpy的使用。

本篇就一个案例进行展开讲述：pip install geatpy更新至Geatpy2的方法：pip install --upgrade --user geatpy查看版本号，在Python中执行：import geatpyprint(geatpy.__version__)我们都听过“无限猴子定理”，说的是有无限只猴子用无限的时间会产生特定的文章。

在无限猴子定理中，我们“假定”猴子们是没有像人类那样“智能”的，而且“假定”猴子不会自我学习。

因此，这些猴子需要“无限的时间"。

而在遗传算法中，由于采用的是启发式的进化搜索，因此不需要”无限的时间“就可以完成类似的工作。

当然，需要产生的文章篇幅越长，那么就需要越久的时间才能完成。

下面以产生"T om is a little boy, isn't he? Yes he is, he is a good and smart child and he is always ready to help others, all in all we all like him very much."的句子为例，讲述如何利用Geatpy实现句子的搜索。

之前的文章中我们已经讲述过如何使用Geatpy的进化算法框架实现遗传算法编程。

这里就直接用框架。

把自定义问题类和执行脚本编写在下面的"main.py”文件中：# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport geatpy as eaclass MyProblem(ea.Problem): # 继承Problem父类def __init__(self):name = 'MyProblem' # 初始化name（函数名称，可以随意设置） # 定义需要匹配的句子strs = 'Tom is a little boy, isn't he? Yes he is, he is a good and smart child and he is always ready to help others, all in all we all like him very much.'self.words = []for c in strs:self.words.append(ord(c)) # 把字符串转成ASCII码M = 1 # 初始化M（目标维数）maxormins = [1] # 初始化maxormins（目标最小最大化标记列表，1：最小化该目标；-1：最大化该目标）Dim = len(self.words) # 初始化Dim（决策变量维数）varTypes = [1] * Dim # 初始化varTypes（决策变量的类型，元素为0表示对应的变量是连续的；1表示是离散的）lb = [32] * Dim # 决策变量下界ub = [122] * Dim # 决策变量上界lbin = [1] * Dim # 决策变量下边界ubin = [1] * Dim # 决策变量上边界# 调用父类构造方法完成实例化ea.Problem.__init__(self, name, M, maxormins, Dim, varTypes, lb, ub, lbin, ubin)def aimFunc(self, pop): # 目标函数Vars = pop.Phen # 得到决策变量矩阵diff = np.sum((Vars - self.words)**2, 1)pop.ObjV = np.array([diff]).T # 把求得的目标函数值赋值给种群pop的ObjV执行脚本if __name__ == "__main__":"""================================实例化问题对象============================="""problem = MyProblem() # 生成问题对象"""==================================种群设置================================"""Encoding = 'RI' # 编码方式NIND = 50 # 种群规模Field = ea.crtfld(Encoding, problem.varTypes, problem.ranges,problem.borders) # 创建区域描述器population = ea.Population(Encoding, Field, NIND) # 实例化种群对象（此时种群还没被初始化，仅仅是完成种群对象的实例化）"""================================算法参数设置=============================="""myAlgorithm = ea.soea_DE_rand_1_L_templet(problem, population) # 实例化一个算法模板对象myAlgorithm.MAXGEN = 2000 # 最大进化代数"""===========================调用算法模板进行种群进化========================="""[population, obj_trace, var_trace] = myAlgorithm.run() # 执行算法模板population.save() # 把最后一代种群的信息保存到文件中# 输出结果best_gen = np.argmin(obj_trace[:, 1]) # 记录最优种群是在哪一代best_ObjV = obj_trace[best_gen, 1]print('最优的目标函数值为：%s'%(best_ObjV))print('有效进化代数：%s'%(obj_trace.shape[0]))print('最优的一代是第 %s 代'%(best_gen + 1))print('评价次数：%s'%(myAlgorithm.evalsNum))print('时间已过 %s 秒'%(myAlgorithm.passTime))for num in var_trace[best_gen, :]:print(chr(int(num)), end = '')上述代码中首先定义了一个问题类MyProblem，然后调用Geatpy内置的soea_DE_rand_1_L_templet算法模板，它实现的是差分进化算法DE-rand-1-L，详见源码：运行结果如下：种群信息导出完毕。

GATBX遗传算法工具箱函数及实例讲解基本原理：遗传算法是一种典型的启发式算法，属于非数值算法范畴。

它是模拟达尔文的自然选择学说和自然界的生物进化过程的一种计算模型。

它是采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。

遗传算法的操作对象是一群二进制串（称为染色体、个体），即种群，每一个染色体都对应问题的一个解。

从初始种群出发，采用基于适应度函数的选择策略在当前种群中选择个体，使用杂交和变异来产生下一代种群。

如此模仿生命的进化进行不断演化，直到满足期望的终止条件。

运算流程：Step 1：对遗传算法的运行参数进行赋值。

参数包括种群规模、变量个数、交叉概率、变异概率以及遗传运算的终止进化代数。

Step 2：建立区域描述器。

根据轨道交通与常规公交运营协调模型的求解变量的约束条件，设置变量的取值范围。

Step 3：在Step 2的变量取值范围内，随机产生初始群体，代入适应度函数计算其适应度值。

Step 4：执行比例选择算子进行选择操作。

Step 5：按交叉概率对交叉算子执行交叉操作。

Step 6：按变异概率执行离散变异操作。

Step 7：计算Step 6得到局部最优解中每个个体的适应值，并执行最优个体保存策略。

Step 8：判断是否满足遗传运算的终止进化代数，不满足则返回Step 4，满足则输出运算结果。

运用遗传算法工具箱:运用基于Matlab的遗传算法工具箱非常方便，遗传算法工具箱里包括了我们需要的各种函数库。

目前，基于Matlab的遗传算法工具箱也很多，比较流行的有英国设菲尔德大学开发的遗传算法工具箱GATBX、GAOT以及Math Works公司推出的GADS。

实际上，GADS就是大家所看到的Matlab中自带的工具箱。

我在网上看到有问为什么遗传算法函数不能调用的问题，其实，主要就是因为用的工具箱不同。

因为，有些人用的是GATBX带有的函数，但MATLAB自带的遗传算法工具箱是GADS，GADS当然没有GATBX里的函数，因此运行程序时会报错，当你用MATLAB来编写遗传算法代码时，要根据你所安装的工具箱来编写代码。

遗传算法代码遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法，用于解决许多复杂的优化问题，如机器学习、图像处理、组合优化等。

以下是一个简单的遗传算法代码示例：1. 初始化种群首先，我们需要创建一组初始个体，称为种群。

每个个体都是由一组基因表示的，这些基因可能是一些数字、布尔值或其他类型的值。

我们可以使用随机数生成器生成这些基因，并将它们组合成一个个体。

2. 适应度函数为了衡量每个个体的表现，我们需要编写一个适应度函数。

该函数将计算每个个体的适应度得分，该得分反映了该个体在解决优化问题方面的能力。

适应度函数将对每个个体进行评分，并将其分配到一个适应度等级。

3. 选择操作选择操作是基于每个个体的适应度得分来选择哪些个体将被选择并用于生成下一代种群。

较高适应度的个体将有更高的概率被选择，而较低适应度的个体将有更低的概率被选择。

这通常是通过轮盘赌选择方法实现的。

4. 交叉操作交叉操作是将两个个体的基因组合并以生成新的个体。

我们可以将两个随机个体中的某些基因进行交换，从而创建新的个体。

这样的交叉操作将增加种群的多样性，使其更有可能找到最优解。

5. 变异操作变异操作是用于引入种群中的随机性的操作。

在变异操作中，我们将随机选择一个个体，并随机更改其中的一个或多个基因。

这将引入新的、未经探索的基因组合，从而增加种群的多样性。

6. 迭代随着种群不断进化，每个个体的适应度得分也将不断提高。

我们将重复执行选择、交叉和变异操作，以生成新的个体，并淘汰旧的个体。

这个不断迭代的过程将继续，直到达到预设的迭代次数或找到最优解为止。

这是一个简单的遗传算法代码示例，它演示了如何使用遗传算法来解决优化问题。

在实际应用中，我们可以进一步对算法进行优化，以获得更好的结果。

遗传算法( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法。

遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。

因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识。

一.进化论知识作为遗传算法生物背景的介绍，下面内容了解即可：种群(Population)：生物的进化以群体的形式进行，这样的一个群体称为种群。

个体：组成种群的单个生物。

基因 ( Gene ) ：一个遗传因子。

染色体 ( Chromosome )：包含一组的基因。

生存竞争，适者生存：对环境适应度高的、牛B的个体参与繁殖的机会比较多，后代就会越来越多。

适应度低的个体参与繁殖的机会比较少，后代就会越来越少。

遗传与变异：新个体会遗传父母双方各一部分的基因，同时有一定的概率发生基因变异。

简单说来就是：繁殖过程，会发生基因交叉( Crossover ) ，基因突变( Mutation ) ，适应度( Fitness )低的个体会被逐步淘汰，而适应度高的个体会越来越多。

那么经过N代的自然选择后，保存下来的个体都是适应度很高的，其中很可能包含史上产生的适应度最高的那个个体。

二.遗传算法思想借鉴生物进化论，遗传算法将要解决的问题模拟成一个生物进化的过程，通过复制、交叉、突变等操作产生下一代的解，并逐步淘汰掉适应度函数值低的解，增加适应度函数值高的解。

这样进化N代后就很有可能会进化出适应度函数值很高的个体。

举个例子，使用遗传算法解决“0-1背包问题”的思路：0-1背包的解可以编码为一串0-1字符串（0：不取，1：取）；首先，随机产生M个0-1字符串，然后评价这些0-1字符串作为0-1背包问题的解的优劣；然后，随机选择一些字符串通过交叉、突变等操作产生下一代的M个字符串，而且较优的解被选中的概率要比较高。

这样经过G代的进化后就可能会产生出0-1背包问题的一个“近似最优解”。

编码：需要将问题的解编码成字符串的形式才能使用遗传算法。

进化计算的主要分支
进化计算是一种模拟自然进化过程的计算方法，它的主要分支包括以下几种：
1. 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）：遗传算法是进化计算中最经典和广泛应用的方法之一。

它基于生物进化的遗传原理，通过模拟基因的交叉、变异和选择等操作，来优化问题的解。

2. 进化策略（Evolution Strategies，ES）：进化策略是一种基于种群的搜索方法，它通过个体的变异和选择来更新种群，以找到最优解。

与遗传算法不同，进化策略通常不使用交叉操作。

3. 遗传编程（Genetic Programming，GP）：遗传编程是一种基于树结构的进化计算方法，它用于解决问题的编程任务。

个体在遗传编程中表示为树状结构，通过遗传操作和适应度评估来优化程序的性能。

4. 协同进化（Coevolution）：协同进化是指多个物种或多个智能体在相互作用和共同演化的环境中进行进化。

它可以应用于多目标优化、生态系统建模等领域。

5. 免疫算法（Immunological Algorithm，IA）：免疫算法是一种受生物免疫系统启发的计算方法，它利用免疫机制来实现优化和问题求解。

6. 粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）：粒子群优化是一种基于群体智能的优化算法，它模拟鸟群或鱼群的行为，通过个体之间的协作和竞争来寻找最优解。

这些分支在不同的应用领域和问题类型中都有广泛的应用，并且不断有新的分支和改进方法涌现。

进化计算的优点包括全局搜索能力、适应性和鲁棒性等，使其成为解决复杂优化问题的有效工具。

遗传算法与遗传编程的区别与联系遗传算法和遗传编程是两种常用的优化算法，它们都源自生物学中的遗传和进化的概念，但在应用和实现上有一些区别与联系。

一、遗传算法遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。

它通过模拟自然界中的进化过程，通过遗传操作（选择、交叉和变异）来搜索最优解。

遗传算法的基本流程包括：初始化种群、计算适应度、选择操作、交叉操作、变异操作和终止条件。

遗传算法的特点是可以处理多个变量的优化问题，适用于连续优化问题和离散优化问题。

它的优点是简单易懂、易于实现，且具有较强的全局搜索能力。

然而，遗传算法也存在一些缺点，如收敛速度较慢、对于复杂问题的求解能力较差等。

二、遗传编程遗传编程是一种基于遗传算法的演化计算方法，它主要用于生成计算机程序。

与遗传算法不同，遗传编程的基本单位是程序而不是参数。

遗传编程通过遗传操作来优化程序的结构和参数，以求解特定的问题。

遗传编程的基本流程包括：初始化种群、计算适应度、选择操作、交叉操作、变异操作和终止条件。

遗传编程的特点是能够自动地生成程序，适用于复杂问题的求解。

它的优点是能够处理非线性、非凸和多模态问题，且具有较强的自适应能力。

然而，遗传编程也存在一些挑战，如编码方式的选择、运算符的设计等。

三、区别与联系遗传算法和遗传编程在应用和实现上有一些区别与联系。

首先，遗传算法主要用于求解优化问题，而遗传编程主要用于生成程序。

其次，遗传算法的基本单位是参数，而遗传编程的基本单位是程序。

此外，遗传算法更加通用，适用于各种优化问题，而遗传编程更加专注于程序生成。

然而，遗传算法和遗传编程也有一些共同之处。

它们都基于遗传和进化的思想，通过遗传操作来搜索最优解。

它们的基本流程和操作也大致相同，如选择、交叉和变异。

此外，它们都需要设置适当的参数和终止条件，以保证算法的有效性和效率。

综上所述，遗传算法和遗传编程是两种常用的优化算法，它们在应用和实现上有一些区别与联系。

遗传算法主要用于求解优化问题，而遗传编程主要用于生成程序。

python遗传算法代码遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，常用于解决复杂的优化问题。

Python是一种简单易用且功能强大的编程语言，非常适合实现遗传算法。

下面是一个简单的Python遗传算法代码示例，用于求解一个二进制字符串中最长连续1的长度。

```pythonimport random# 设置遗传算法的参数POPULATION_SIZE = 100 # 种群大小GENERATION_COUNT = 50 # 迭代次数MUTATION_RATE = 0.01 # 变异率# 初始化种群def initialize_population():population = []for i in range(POPULATION_SIZE):individual = []for j in range(10): # 假设二进制字符串长度为10gene = random.randint(0, 1)individual.append(gene)population.append(individual)return population# 计算适应度def calculate_fitness(individual):fitness = 0current_streak = 0for gene in individual:if gene == 1:current_streak += 1fitness = max(fitness, current_streak)else:current_streak = 0return fitness# 选择操作：轮盘赌选择def selection(population):total_fitness = sum([calculate_fitness(individual) for individual in population])probabilities = [calculate_fitness(individual) /total_fitness for individual in population]selected_population = []for _ in range(POPULATION_SIZE):selected_individual = random.choices(population, weights=probabilities)[0]selected_population.append(selected_individual)return selected_population# 交叉操作：单点交叉def crossover(parent1, parent2):point = random.randint(1, len(parent1) - 1)child1 = parent1[:point] + parent2[point:]child2 = parent2[:point] + parent1[point:]return child1, child2# 变异操作def mutation(individual):for i in range(len(individual)):if random.random() < MUTATION_RATE:individual[i] = 1 - individual[i] # 变异位点翻转return individual# 主函数def genetic_algorithm():population = initialize_population()for _ in range(GENERATION_COUNT):population = selection(population)# 交叉操作new_population = []for i in range(0, POPULATION_SIZE, 2):parent1 = population[i]parent2 = population[i + 1]child1, child2 = crossover(parent1, parent2)new_population.append(child1)new_population.append(child2)# 变异操作population = [mutation(individual) for individual in new_population]best_individual = max(population, key=calculate_fitness) return best_individual# 运行遗传算法best_individual = genetic_algorithm()best_fitness = calculate_fitness(best_individual)print('Best individual:', best_individual)print('Best fitness:', best_fitness)```该代码首先初始化一个种群，然后通过选择、交叉和变异操作迭代地更新种群，并最终返回适应度最高的个体。

遗传算法简述及代码详解声明：本文内容整理自网络，认为原作者同意转载，如有冒犯请联系我。

遗传算法基本内容遗传算法为群体优化算法，也就是从多个初始解开始进行优化，每个解称为一个染色体，各染色体之间通过竞争、合作、单独变异，不断进化。

遗传学与遗传算法中的基础术语比较染色体：又可以叫做基因型个体(individuals)群体/种群(population)：一定数量的个体组成，及一定数量的染色体组成，群体中个体的数量叫做群体大小。

初始群体：若干染色体的集合，即解的规模，如30，50等，认为是随机选取的数据集合。

适应度(fitness)：各个个体对环境的适应程度优化时先要将实际问题转换到遗传空间，就是把实际问题的解用染色体表示，称为编码，反过程为解码/译码，因为优化后要进行评价（此时得到的解是否较之前解优越），所以要返回问题空间，故要进行解码。

SGA采用二进制编码，染色体就是二进制位串，每一位可称为一个基因；如果直接生成二进制初始种群，则不必有编码过程，但要求解码时将染色体解码到问题可行域内。

遗传算法的准备工作:1) 数据转换操作，包括表现型到基因型的转换和基因型到表现型的转换。

前者是把求解空间中的参数转化成遗传空间中的染色体或者个体(encoding)，后者是它的逆操作(decoding)2) 确定适应度计算函数，可以将个体值经过该函数转换为该个体的适应度，该适应度的高低要能充分反映该个体对于解得优秀程度。

非常重要的过程。

遗传算法基本过程为:1) 编码，创建初始群体2) 群体中个体适应度计算3) 评估适应度4) 根据适应度选择个体5) 被选择个体进行交叉繁殖6) 在繁殖的过程中引入变异机制7) 繁殖出新的群体，回到第二步实例一：（建议先看实例二）求 []30,0∈x 范围内的()210-=x y 的最小值1) 编码算法选择为"将x 转化为2进制的串"，串的长度为5位（串的长度根据解的精度设 定，串长度越长解得精度越高）。

遗传算法的原理及MATLAB程序实现1遗传算法的原理1.1遗传算法的基本思想遗传算法（genetic algorithms, GA）是一种基于自然选择和基因遗传学原理，借鉴了生物进化优胜劣汰的自然选择机理和生物界繁衍进化的基因重组、突变的遗传机制的全局自适应概率搜索算法。

遗传算法是从一组随机产生的初始解（种群）开始，这个种群山经过基因编码的一定数量的个体组成，每个个体实际上是染色体带有特征的实体。

染色体作为遗传物质的主要载体，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的外部表现。

因此，从一开始就需要实现从表现型到基因型的映射，即编码工作。

初始种群产生后，按照优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解。

在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交义和变异，产生出代表新的解集的种群。

这个过程将导致种群像自然进化一样，后代种群比前代更加适应环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。

计算开始时，将实际问题的变量进行编码形成染色体，随机产生一定数LI的个体，即种群，并计算每个个体的适应度值，然后通过终止条件判断该初始解是否是最优解，若是则停止讣算输出结果，若不是则通过遗传算子操作产生新的一代种群，回到il•算群体中每个个体的适应度值的部分，然后转到终止条件判断。

这一过程循环执行，直到满足优化准则，最终产生问题的最优解。

图1-1给出了遗传算法的基本过程。

1.2遗传算法的特点1.2. 1遗传算法的优点遗传算法具有十分强的鲁棒性，比起传统优化方法，遗传算法有如下优点：1.遗传算法以控制变量的编码作为运算对象。

传统的优化算法往往直接利用控制变量的实际值的本身来进行优化运算，但遗传算法不是直接以控制变量的值，而是以控制变量的特定形式的编码为运算对象。

这种对控制变量的编码处理方式，可以模仿自然界中生物的遗传和进化等机理，也使得我们可以方便地处理各种变量和应用遗传操作算子。