編程　&　生活 -- 西西吹雪

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采用浮點數編碼的遺傳算法的問題

　　最近學習了一下遺傳算法，于是參考了一篇論文，采用浮點數編碼寫了一個算法，運行了一下，發布收斂很慢，遺傳了幾百代與幾十代相比，只是略顯穩定，隨機性比較強。而且容易限入局部極值中。例如，我以求函數xsin(10PI*x)+2.0為例，最大值大約在x=1.85附近，在x=1.65附近有一個局部極值。我寫的算法大約70%的機會取得1.85附近的值，30%機會取得1.65附近的值。總之效果不理想。不知有沒有朋友有興趣幫我看一下。

　　初始化種群

        public List<PopUnit> InitPop()
        {
            if (CalculateFitnessHanler == null)
                throw new Exception("未設置計算表達式的事件CalculateHanler");
            if (m_Parameters.PopSize<=10)
                throw new Exception("種群數太小");

            List<PopUnit> pool = new List<PopUnit>();

            for (int i = 0; i <= m_Parameters.PopSize-1; i++)
            {
                double d = m_Random.NextDouble();
                d = m_Parameters.L + (m_Parameters.R - m_Parameters.L) * d;
                double val= CalculateFitnessHanler(new double[] { d });
                PopUnit unit = new PopUnit(d, val);
                pool.Add(unit);
            }
            return pool;
        }

　　選擇操作

public List<PopUnit> Select(List<PopUnit> data)
        {
            int dropoutCount = (int)(m_Parameters.DropoutRate * data.Count);

            List<PopUnit> newpool = new List<PopUnit>();
            for (int i = 0; i <= dropoutCount - 1; i++)
            {
                newpool.Add(data[i].Clone() as PopUnit);
                newpool.Add(data[i].Clone() as PopUnit);
            }
            int tmpCount = data.Count - newpool.Count;
            for (int i = dropoutCount; i <= dropoutCount + tmpCount - 1; i++)
            {
                newpool.Add(data[i].Clone() as PopUnit);
            }
            return newpool;
        }

　　交叉操作：

public void CrossOver(double a,double b,out double a1,out double b1)
        {
            if (m_Random.NextDouble() > m_Parameters.CrossOverRate)
            {
                a1 = a;
                b1 = b;
                return;
            }


            double r = 0.1;
            double a2 = m_Random.NextDouble() * r;
            double b2 = m_Random.NextDouble() * r;

            a1 = (1 - a2) * a + b2 * b;
            b1 = (1 - b2) * b + a2 * a;


            if (a1 < m_Parameters.L)
                a1 = m_Parameters.L;
            if (b1 < m_Parameters.L)
                b1 = m_Parameters.L;
            if (a1 > m_Parameters.R)
                a1 = m_Parameters.R;
            if (b1 > m_Parameters.R)
                b1 = m_Parameters.R;
            //Console.WriteLine("crossover a1={0},b1={1}  ->  a2={2},b2={3}", a, b, a1, b1);
        }

　　變異操作：

public double Mutation(double c)
        {
            double tmpd = m_Random.NextDouble();
            if (tmpd > m_Parameters.MutateRate)
            {
                return c;
            }

            double k = 0.2;
            //k = (m_Parameters.MaxGenerations-T)/ (m_Parameters.MaxGenerations + 2D) * 0.4D;
            double res;
            if (m_Random.Next(2) == 1)
            {
                res = c + k * (m_Parameters.R - c) *m_Random.NextDouble();
            }
            else
            {
                res = c - k * (c - m_Parameters.L) *m_Random.NextDouble();
            }
            //Console.WriteLine("mutation: {0} -> {1}", c, res);

            return res;
        }

種群大小=100，交叉概率=0.7，變異概率=0.1

posted on 2010-10-13 14:59 西西吹雪閱讀(2264) 評論(0) 收藏舉報

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