摘要:开篇先提到一些生物学的观点是因为,人工智能中遗传算法的灵感来源于生物学,它是一种仿生的概念。我理解的遗传算法,就是一个多点的不定向搜索。
生物学中的进化论的核心为“物竞天择,适者生存”,暗含了的规则是生物能否生存是不定的,但是适应环境的生物更容易生存。生物的多样性能够保持来源于繁殖和变异。
没错,你没有点错,这的确是一篇有关人工智能入门的博客。开篇先提到一些生物学的观点是因为,人工智能中遗传算法的灵感来源于生物学,它是一种仿生的概念。
一.遗传算法
那么,什么是遗传算法呢?我们来举个栗子吧。
在爬虫动物园里有着各种各样的蚂蚁,我想选出一种蚂蚁来代表动物园去参加全城动物园的蚂蚁战斗比赛。那我该怎么选呢?这里有一个聪明人提出了一个方法:首先,我们从各个蚂蚁的种群中选择出一部分来(选择初代种群),让他们相互打架,然后把胜者留下来互相繁殖(交叉产生子代,选择了比较好的基因进行遗传)。把小蚂蚁养大,然后再让它们打架,胜者繁殖(不断生成子代)。通过多次的繁殖和选择,动物园有极大的可能选出的蚂蚁是所有蚂蚁中打架最厉害的。
好吧,这个例子不是特别的好。我理解的遗传算法,就是一个多点的不定向搜索。它通过多次的实验,来找到符合适应度函数的个体。
二.基本步骤
基本的步骤如下:
1.编码:将我们可以用来搜索的部分编码,常用二进制串
2.产生初代:
3.计算每个个体的适应度及适应度占总体的比例(这里我使用了轮盘赌方案):
4.以交叉概率选择父代母代进行交叉
5.以变异概率进行变异
6.生成满足种群容量的子代
7.进化多代
三.代码及说明
Java代码:
import java.math.BigDecimal; import java.util.Random; public class Genetic { int geneSize = 20; int populationSize = 50; int iterationNum =100; double crossoverPro =0.8; double mutationPro = 0.05; int [][] individual = new int[populationSize][geneSize]; double [] realValue =new double[populationSize]; double [] fitness =new double [50]; double [] fitnessPro =new double [populationSize]; double currentOpt =0; int currentX =0; Random random =new Random(); double [] max =new double[iterationNum]; public void init(){ for(int i =0;i=3;j--){ decimal = decimal/2+individual[i][j]; } realValue[i] += decimal/2; } } private void CalFitnessAndFitnessPro(){ double sum =0; currentOpt =0; currentX =0; for(int i =0;i =pro){ for(int k =0;k =pro){ for(int k =0;k 这里我使用了二进制编码,单点交叉,轮盘赌加精英选择(没代向下完整保留最优个体)。我目标是计算f(x) = x+ 10sin5x + 7cos4x 在[0,9]区间上的极大值,之所以在适应度函数里加入还加了17是因为f(x)在某些位置的时候是取到负数(最小-17),而参与轮盘赌计算的函数必须是正数,所以我加了17.
四.小尝试
二进制编码在0.001这样的数的时候是不精确的,于是我想能不能用十进制来解决这个问题呢?下面我尝试做了十进制编码(精确度是0.00001)
Java代码:import java.math.BigDecimal; import java.util.Random; public class DecimalGenetic { int geneSize = 6; int populationSize = 50; int iterationNum =100; double crossoverPro =0.8; double mutationPro = 0.01; int [][] individual = new int[populationSize][geneSize]; double [] realValue =new double[populationSize]; double [] fitness =new double [50]; double [] fitnessPro =new double [populationSize]; double currentOpt =0; int currentX =0; Random random =new Random(); double []max =new double[iterationNum]; public void init(){ for(int i =0;i0;j--){ decimal = decimal/10+individual[i][j]; } realValue[i] += decimal/10; // System.out.println(realValue[i]+" "+i); } } private void CalFitnessAndFitnessPro(){ double sum =0; currentOpt =0; currentX =0; for(int i =0;i =pro){ for(int k =0;k =pro){ for(int k =0;k 实现和二进制大部分一致,但是在变异部分我用了取随机数这个方法。
五.思考:
关于编码,我在做完之后有一些思考,想和大家分享.我们编码一个数据,用0-1串表示,每一位是没有差别的,但是转换为数字的时候,每一位的权值是不同的。对于真正的自然界,每个性状对于生物的存活几率的影响也是不同的。比如果蝇的翅膀大小和眼色对于它的生存几率的影响是不同的,那反应成我们这里的编码就是位置不同,权重不同.这里算是遗传算法的奇妙之处吧.下面推荐一个讲述比较完整的博客:https://segmentfault.com/a/1190000004155021
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