前言
该文章写在GA算法之后：GA算法
遗传算法 (GA)的问题在于没有有效保留好的父母 (Elitism), 让好的父母不会消失掉. Microbial GA (后面统称 MGA) 就是一个很好的保留 Elitism 的算法.
一句话来概括: 在袋子里抽两个球, 对比两个球, 把球大的放回袋子里, 把球小的变一下再放回袋子里, 这样在这次选着中,
大球不会被改变任何东西, 就被放回了袋子, 当作下一代的一部分.
算法思想
每次在进化的时候, 我们会从这个 pop 中随机抽 2 个 DNA 出来, 然后对比一下他们的 fitness, 我们将 fitness 高的定义成 winner, 反之是 loser. 我们不会去动任何 winner 的 DNA, 我们只对 loser, 比如对 loser 的DNA进行修改，进行 crossover 和 mutate. 之后将 winner 和 loser 一同放回 pop 中.
通过这样的流程, 我们就不用担心有时候变异着变异着, 那些原本好的 pop 流失掉了, 有了这个 MGA 算法, winner 总是会被保留下来的. GA 中的 Elitism 问题通过这种方法巧妙解决了.
示例
我们以曲线寻找最大值为例子
本算法与GA算法的区别在于交叉时，我们将选择的两个个体，一个winner一个loser，我们将winner的部分DNA复制给loser
代码如下：
def crossover(self, loser_winner): # mating process (genes crossover)
"""
交叉配对
:param parent:
:param pop:
:return:
"""
# 生成一个长度DNA_size的布尔类型的数组 布尔值来选择相应的交叉点进行交叉操
cross_idx = np.empty((self.DNA_size,)).astype(np.bool_)
for i in range(self.DNA_size):
cross_idx[i] = True if np.random.rand() < self.cross_rate else False
# 将winner的DNA和loser的DNA交叉，重新赋值给loser
loser_winner[0, cross_idx] = loser_winner[1, cross_idx]
return loser_winner
其次是变异操作，我们进行交叉操作之后，我们对loser的DNA进行变异操作
代码如下：
def mutate(self, loser_winner):
"""
变异操作
:param loser_winner:
:return:
"""
# 生成要变异的结点
mutation_idx = np.empty((self.DNA_size,)).astype(np.bool_)
for i in range(self.DNA_size):
mutation_idx[i] = True if np.random.rand() < self.mutate_rate else False # mutation index
# 进行变异
loser_winner[0, mutation_idx] = ~loser_winner[0, mutation_idx].astype(np.bool_)
return loser_winner
最后就是算法核心，GA算法是对种群进行select，而我们的MGA算法就是选择多次的loser和winner，这样适应度好的个体会一直保留在种群当中，而不会被替代
代码如下：
def evolve(self, n):
"""
微生物进化算法
:param n:
:return:
"""
# 从种群中取n次的 loser_winner
for _ in range(n):
# 获取两个个体的下标
sub_pop_idx = np.random.choice(np.arange(0, self.pop_size), size=2, replace=False)
# 得到两个个体
sub_pop = self.pop[sub_pop_idx]
# 获取适应度
product = F(self.translateDNA(sub_pop))
fitness = self.get_fitness(product)
# 根据适应度对两个个体进行排序，适应度低的在第一个即loser
loser_winner_idx = np.argsort(fitness) #返回排序后的索引
loser_winner = sub_pop[loser_winner_idx] # the first is loser and second is winner
loser_winner = self.crossover(loser_winner)
loser_winner = self.mutate(loser_winner)
self.pop[sub_pop_idx] = loser_winner
DNA_prod = self.translateDNA(self.pop) # y轴
pred = F(DNA_prod) # x轴
return DNA_prod, pred
完整代码如下
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
DNA_SIZE = 10 # DNA length DNA长度
POP_SIZE = 20 # population size 种群大小
CROSS_RATE = 0.6 # mating probability (DNA crossover) 交叉配对的概率
MUTATION_RATE = 0.01 # mutation probability 编译的概率
N_GENERATIONS = 200 # 代数
X_BOUND = [0, 5] # x upper and lower bounds x轴范围
def F(x):
"""
定义一个函数，就是图像中的线条
:param x:
:return:
"""
return np.sin(10*x)*x + np.cos(2*x)*x # to find the maximum of this function
class MGA():
def __init__(self, DNA_size, DNA_bound, cross_rate, mutation_rate, pop_size):
self.DNA_size = DNA_size
DNA_bound[1] += 1
self.DNA_bound = DNA_bound
self.cross_rate = cross_rate
self.mutate_rate = mutation_rate
self.pop_size = pop_size
# initialize the pop DNA s生成0-1的POP_SIZE行 DNA_SIZE列的种群
self.pop = np.random.randint(2, size=(POP_SIZE, DNA_SIZE))
def get_fitness(self,pred):
"""
获取个体的适用度
:param pred:
:return:
"""
return pred + 1e-3 - np.min(pred) # 防止适应度为负数
def translateDNA(self,pop):
"""
将0 1 DNA序列翻译成范围在(0, 5)的数字
:param pop:
:return:
"""
return pop.dot(2 ** np.arange(DNA_SIZE)[::-1]) / float(2 ** DNA_SIZE - 1) * X_BOUND[1]
def crossover(self, loser_winner): # mating process (genes crossover)
"""
交叉配对
:param parent:
:param pop:
:return:
"""
# 生成一个长度DNA_size的布尔类型的数组 布尔值来选择相应的交叉点进行交叉操
cross_idx = np.empty((self.DNA_size,)).astype(np.bool_)
for i in range(self.DNA_size):
cross_idx[i] = True if np.random.rand() < self.cross_rate else False
# 将winner的DNA和loser的DNA交叉，重新赋值给loser
loser_winner[0, cross_idx] = loser_winner[1, cross_idx]
return loser_winner
def mutate(self, loser_winner):
"""
变异操作
:param loser_winner:
:return:
"""
# 生成要变异的结点
mutation_idx = np.empty((self.DNA_size,)).astype(np.bool_)
for i in range(self.DNA_size):
mutation_idx[i] = True if np.random.rand() < self.mutate_rate else False # mutation index
# 进行变异
loser_winner[0, mutation_idx] = ~loser_winner[0, mutation_idx].astype(np.bool_)
return loser_winner
def evolve(self, n):
"""
微生物进化算法
:param n:
:return:
"""
# 从种群中取n次的 loser_winner
for _ in range(n):
# 获取两个个体的下标
sub_pop_idx = np.random.choice(np.arange(0, self.pop_size), size=2, replace=False)
# 得到两个个体
sub_pop = self.pop[sub_pop_idx]
# 获取适应度
product = F(self.translateDNA(sub_pop))
fitness = self.get_fitness(product)
# 根据适应度对两个个体进行排序，适应度低的在第一个即loser
loser_winner_idx = np.argsort(fitness) #返回排序后的索引
loser_winner = sub_pop[loser_winner_idx] # the first is loser and second is winner
loser_winner = self.crossover(loser_winner)
loser_winner = self.mutate(loser_winner)
self.pop[sub_pop_idx] = loser_winner
DNA_prod = self.translateDNA(self.pop) # y轴
pred = F(DNA_prod) # x轴
return DNA_prod, pred
if __name__ == '__main__':
plt.ion() # something about plotting
# x轴
x = np.linspace(*X_BOUND, 200)
plt.plot(x, F(x))
# 初始化算法
ga = MGA(DNA_size=DNA_SIZE, DNA_bound=[0, 1], cross_rate=CROSS_RATE, mutation_rate=MUTATION_RATE, pop_size=POP_SIZE)
# 迭代N_GENERATIONS次
for _ in range(N_GENERATIONS):
# 进行进化算法
DNA_prod, pred = ga.evolve(5)
# 得到图像上的y值
F_values = F(ga.translateDNA(ga.pop))
# 获取每一个个体的适应度
fitness = ga.get_fitness(F_values)
# 获取最好适用度的个体下标
i = np.argmax(fitness)
print("最优DNA", ga.pop[i, :])
# something about plotting
if 'sca' in globals(): sca.remove()
sca = plt.scatter(DNA_prod, pred, s=200, lw=0, c='red', alpha=0.5);
plt.pause(0.05)
plt.ioff()
plt.show()
总结
MGA算法与GA算法的本质区别在于，MGA算法对适应度较好的个体进行了保留，并将适应度较好的个体的DNA复制给较差的DNA个体并进行变异操作
参考
莫烦Python
