基于遗传算法的函数极值求取_遗传算法计算二元函数最大值

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺

前面在《遗传算法通识》中介绍了基本原理，这里结合实例，看看遗传算法是怎样解决实际问题的。

有一个函数：

$$f(x)=x + 10\sin 5x + 7\cos 4x$$

求其在区间[-10,10]之间的最大值。下面是该函数的图像：

在本例中，我们可以把x作为个体的染色体，函数值f(x)作为其适应度值，适应度越大，个体越优秀，最大的适应度就是我们要求的最大值。
直接看代码吧（直接看注释就能看懂）。

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 适应度函数
def fitness(x):
    return x + 10 * np.sin(5 * x) + 7 * np.cos(4 * x)

# 个体类
class indivdual:
    def __init__(self):
        self.x = 0  # 染色体编码
        self.fitness = 0  # 适应度值

    def __eq__(self, other):
        self.x = other.x
        self.fitness = other.fitness


# 初始化种群
def initPopulation(pop, N):
    for i in range(N):
        ind = indivdual()
        ind.x = np.random.uniform(-10, 10)
        ind.fitness = fitness(ind.x)
        pop.append(ind)

# 选择过程
def selection(N):
    # 种群中随机选择2个个体进行变异（这里没有用轮盘赌，直接用的随机选择）
    return np.random.choice(N, 2)

# 结合/交叉过程
def crossover(parent1, parent2):
    child1, child2 = indivdual(), indivdual()
    child1.x = 0.9 * parent1.x + 0.1 * parent2.x
    child2.x = 0.1 * parent1.x + 0.9 * parent2.x
    child1.fitness = fitness(child1.x)
    child2.fitness = fitness(child2.x)
    return child1, child2


# 变异过程
def mutation(pop):
    # 种群中随机选择一个进行变异
    ind = np.random.choice(pop)
    # 用随机赋值的方式进行变异
    ind.x = np.random.uniform(-10, 10)
    ind.fitness = fitness(ind.x)

# 最终执行
def implement():
    # 种群中个体数量
    N = 20
    # 种群
    POP = []
    # 迭代次数
    iter_N = 500
    # 初始化种群
    initPopulation(POP, N)

# 进化过程
    for it in range(iter_N):
        a, b = selection(N)
        if np.random.random() < 0.75:  # 以0.75的概率进行交叉结合
            child1, child2 = crossover(POP[a], POP[b])
            new = sorted([POP[a], POP[b], child1, child2], key=lambda ind: ind.fitness, reverse=True)
            POP[a], POP[b] = new[0], new[1]

        if np.random.random() < 0.1:  # 以0.1的概率进行变异
            mutation(POP)

        POP.sort(key=lambda ind: ind.fitness, reverse=True)

    return POP


pop = implement()

某一次执行中生成的种群结果：
x= 7.856668536350623 f(x)= 24.8553618344
x= 7.856617137410436 f(x)= 24.8553599496
x= 7.855882244973719 f(x)= 24.855228419
x= 7.858162713580771 f(x)= 24.8549986778
x= 7.854666292636083 f(x)= 24.8545814476
x= 7.8546151621339035 f(x)= 24.8545425164
x= 7.854257103484315 f(x)= 24.8542433686
x= 7.8540369711896485 f(x)= 24.8540364169
x= 7.859755006757047 f(x)= 24.8537223172
x= 7.853295380711855 f(x)= 24.85321014
x= 7.853150338317231 f(x)= 24.853025258
x= 7.865253897257472 f(x)= 24.8422607373
x= 7.865398960184752 f(x)= 24.8418103374
x= 7.83788118828644 f(x)= 24.7909840929
x= 1.6190862308608494 f(x)= 18.1988285173
x= 1.6338610617810327 f(x)= 17.9192791105
x= 2.9228585632615074 f(x)= 16.2933631636
x= 2.95557040313432 f(x)= 16.1223714647
x= -1.2700947285555912 f(x)= 0.575714213108
x= -9.208677771536376 f(x)= -13.4869432732

得到的最优解结果为：
x= 7.856668536350623 f(x)= 24.8553618344
从图像上看符合要求。其结果图像如下，红色点表示种群中个体的位置。

# 绘图代码
def func(x):
    return x + 10 * np.sin(5 * x) + 7 * np.cos(4 * x)
x = np.linspace(-10, 10, 10000)
y = func(x)
scatter_x = np.array([ind.x for ind in pop])
scatter_y = np.array([ind.fitness for ind in pop])
plt.plot(x, y)
plt.scatter(scatter_x, scatter_y, c='r')
plt.show()