一个简单的遗传算法的应用实例（java代码）
求下述二元函数的最大值：
下参考Mitchell《机器学习》中的遗传算法解决上面问题的java代码如下：
import java.lang.Math;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* 采用遗传算法求下列二元函数的最大值
* max f(x1,x2)=x1^2+x2^2;
* s.t.x1∈{1,2,3,4,5,6,7};x2∈{1,2,3,4,5,6,7};
*/
public class GAFunBVar
{
private int x1,x2;
private int groupSize;//群体尺寸
private String[] group;//群体
private double r;//每一步通过交叉取代群体成员的比例
private double m;//变异率
private String maxFitEntity;//最大适应度个体
private int maxFitness;//保存最大适应度
private final int SWAPSIZE=100;
private int noSwapNum=0;//最大适应度未交换次数，当该值大于某个SWAPSIZE,算法结束，付出最大适应度和满足的个体
private double[] pr;
private String[] thrbin={"000","001","010","011","100","101","110","111"};
private static final int GENERATION=50;//进化多少代后停止。
public GAFunBVar(int x1,int x2,int groupSize,double r,double m)
{
this.x1=x1;
this.x2=x2;
this.groupSize=groupSize;
group=new String[groupSize];
this.r=r;
this.m=m;
pr=new double[groupSize];
}
/*
* 编码
* @x1,x2 要编码的两个十进制数
* @binStr 返回的二进制串
*/
private String coding(int x1,int x2)
{
return thrbin[x1]+thrbin[x2];
}
/*
* 解码
* @binStr 要解码的二进制串
* @int[] x 保存解码出来的两个十进制数
*/
private int[] enCoding(String binStr)
{
int[] x=new int[2];
String x1Str=binStr.substring(0,3);
String x2Str=binStr.substring(3);
for(int i=0;i<thrbin.length;i++)
{
if(x1Str.equals(thrbin[i]))
x[0]=i;
if(x2Str.equals(thrbin[i]))
x[1]=i;
}
return x;
}
/*
* 初始群体产生
*/
private void InitGroup()
{
int i,m;
String[] temp=new String[groupSize];//为了产生不重复的个体，设置的临时群体
for(int j=0;j<groupSize;j++)
temp[j]=null;
for(i=0;i<groupSize;i++)
{
group[i]=thrbin[(int)(7*Math.random())+1]+thrbin[(int)(7*Math.random())+1];
for(m=0;m<i;m++)
{
if(group[i].equals(temp[m]))//如果这个个体已经被选择，则对第i个个体重新随机选择
{
i--;
break;
}
}
if(m==i)//说明该个体第一次选择，加入临时群体
temp[i]=group[i];
}
}
/*
* 适应度计算
*/
private int countFitness(String entityStr)
{
int[] x=new int[2];
x=enCoding(entityStr);
return x[0]*x[0]+x[1]*x[1];
}
/*
* 整个群体的每个个体适应度计算，并和最大适应度比较，选出新的最大适应度，及相应的个体
* @group 群体
* @fitness 群体对应的适应度
*/
private void getMaxFitness(String[] group)
{
int[] fitness=new int[groupSize];//每个个体对应的适应度
int flag=0;//标记交换情况
for(int i=0;i<groupSize;i++)
{
fitness[i]=countFitness(group[i]);
if(fitness[i]>maxFitness)
{
flag=1;
maxFitness=fitness[i];
maxFitEntity=group[i];
noSwapNum=0;
}
}
if(flag==0)
{
noSwapNum++;
}
}
/*
* 选择（）,在此之前要进行假设被选择的概率的计算
* @rnewEntNum 要选择的成员个数
*/
private void chooseNewEnt(int rnewEntNum)
{
choose_Pr();
roulette(rnewEntNum,group);
}
/*
* 轮盘赌算法
*/
private void roulette(int rnewEntNum,String[] group)
{
//取[0,1]之间的概率片段对应每一个假设成员
double zero_one_Pr[]=new double[groupSize-1];
for(int i=0;i<groupSize-1;i++)
{
if(i==0)zero_one_Pr[i]=pr[0];
else if(i==groupSize-2)zero_one_Pr[i]=1-pr[groupSize-1];
else {
for(int j=0;j<=i;j++)
zero_one_Pr[i]+=pr[j];
}
System.out.print(zero_one_Pr[i]+" ");
}
double rand=0;
for(int i=0;i<rnewEntNum;i++)
{
rand=Math.random();
if(rand<zero_one_Pr[0])
group[i]=this.group[0];
else if(rand<zero_one_Pr[1]&&rand>=zero_one_Pr[0])
group[i]=this.group[1];
else if(rand<zero_one_Pr[2]&&rand>=zero_one_Pr[1])
group[i]=this.group[2];
else {
group[i]=this.group[3];
}
}
}
/*
* 选择群体中每个成员的概率
*/
private void choose_Pr()
{
double sum_pr=0.0;;
for(String str:group)
{
sum_pr+=countFitness(str);
}
for(int i=0;i<groupSize;i++)
{
pr[i]=countFitness(group[i])/sum_pr;
System.out.println("成员"+group[i]+"被选择的概率（Pr(hi)）:"+pr[i]);
}
}
/*
* 交叉(总是要在选择之后完成)
*/
private void intersect(int inter_pair,int inter_start_index)
{
String[] temp_Group=new String[inter_pair*2];
roulette(inter_pair*2,temp_Group);
for(String str:temp_Group)
System.out.println("交叉选择的成员："+str);
int len=temp_Group.length;
int index1=0,index2=0;
List<Integer> list=new ArrayList<Integer>();
int length=len;
boolean flag=false;
int i=inter_start_index;
while(length!=0)
{
do {
index1=(int)(len*Math.random());
flag=isRepeatIndex(index1,list);
} while (flag);
do {
index2=(int)(len*Math.random());
flag=isRepeatIndex(index2,list);
} while (flag);
String[] temp=new String[2];
temp=intersect_B(temp_Group[index1],temp_Group[index2]);
group[i++]=temp[0];
group[i++]=temp[1];
length-=2;
}
}
/*
* 在交叉时，判断一个下标（@index）对应的成员是否已经被选择过了
* @temp_index 保存已选择了的成员在临时group中对应的下标
*/
private boolean isRepeatIndex(int index,List<Integer> list)
{
for(int i=0;i<list.size();i++)
{
if(index==(int)list.get(i))
return true;
}
list.add(index);
return false;
}
/*
* 任意两个成员实现交叉(单点交叉)
* @single_point 交叉点位置
*/
private String[] intersect_B(String entity1,String entity2)
{
String[] son_Ent=new String[2];
int single_point=(int)(6*Math.random());
son_Ent[0]=entity1.substring(0,single_point)+entity2.substring(single_point);
son_Ent[1]=entity1.substring(single_point)+entity2.substring(0,single_point);
return son_Ent;
}
/*
* 变异
*@group 要变异的群体
*@ratio 变异率
*@
*/
private void variation(String[] group,double ratio)
{
int var_Size=(int)(groupSize*ratio);
boolean flag=false;
List<Integer> list=new ArrayList<Integer>();
int index;
while(var_Size>0)
{
do {
index=(int)(groupSize*Math.random());
flag=isRepeatIndex(index, list);
} while (flag);
int var_site=(int)(6*Math.random());
if(group[index].charAt(var_site)=='0')
group[index]=group[index].substring(0,var_site)+'1'+group[index].substring(var_site+1);
else if(group[index].charAt(var_site)=='1')
group[index]=group[index].substring(0,var_site)+'0'+group[index].substring(var_site+1);
var_Size--;
}
}
public static void main(String args[])
{
int x[]=new int[2];
String strTest=null;
GAFunBVar gaFunBVar=new GAFunBVar(5,6,4,0.5,0.5);
strTest=gaFunBVar.coding(gaFunBVar.x1,gaFunBVar.x2);
System.out.println(strTest);
x=gaFunBVar.enCoding(strTest);
gaFunBVar.x1=x[0];
gaFunBVar.x2=x[1];
System.out.println(gaFunBVar.x1+" "+gaFunBVar.x2);
gaFunBVar.InitGroup();
System.out.println("初始随机创建一个群体：");
for(int i=0;i<gaFunBVar.groupSize;i++)
{
System.out.println(gaFunBVar.group[i]);
}
while(gaFunBVar.noSwapNum<GENERATION)
{
//1.选择（轮盘赌方法）
int rnewEntNum=(int)((1-gaFunBVar.r)*gaFunBVar.groupSize);
System.out.println("直接从父代选择成员作为后代的个数："+rnewEntNum);
gaFunBVar.chooseNewEnt(rnewEntNum);
//2.交叉
int inter_pair=(int)(gaFunBVar.r*gaFunBVar.groupSize/2);
System.out.println("要交叉的对数："+inter_pair);
gaFunBVar.intersect(inter_pair,rnewEntNum);
//3.变异
gaFunBVar.variation(gaFunBVar.group, gaFunBVar.m);
System.out.println("变异后的群体为：");
for(String str:gaFunBVar.group)
System.out.println(str);
//
gaFunBVar.getMaxFitness(gaFunBVar.group);
}
System.out.println("最大的适应度为："+gaFunBVar.maxFitness);
System.out.println("达到最大适应度的个体为："+gaFunBVar.maxFitEntity);
}
}
程序整体上有点乱，第一次写，多多包含
