DEAP工具箱:在突变和交叉算子中考虑不同类型和范围的基因

Question

我正在研究一个遗传算法实现，我正在使用DEAP工具箱。我编写了一个代码，初始化染色体，它们的第一个基因是一个浮动数，在0.012048范围内，他们的第二个基因又在0.0001，10之间浮动，最后三个基因是布尔的。这是我的密码：

toolbox.register("attr_flt1", random.uniform, 0.01, 2048)
toolbox.register("attr_flt2", random.uniform, 0.0001, 10)
toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1)
enter ctoolbox.register("individual", tools.initCycle, creator.Individual,
             (toolbox.attr_flt1, toolbox.attr_flt2, toolbox.attr_bool, toolbox.attr_bool, toolbox.attr_bool),
             n=1)

有一个创建人口的样本：

[1817.2852738610263, 6.184224906600851, 0, 0, 1], [1145.7253307024512, 8.618185266721435, 1, 0, 1], ...

现在，我想通过考虑基因类型和范围的差异，对我的染色体进行突变和杂交。目前，我有一个错误，因为在使用交叉和变异算子后，染色体的第一个基因产生了0值，这与我的评估函数是错误的。有人能帮助我使用DEAP工具箱进行代码选择、变异和交叉，在最初定义的范围内生成新的种群吗？

Answer 1

如果您使用突变操作符mutPolynomialBounded (文档化的这里)，那么您可以指定每个基因的间隔。

使用您所指示的界限，可能会使用以下内容

eta = 0.5 #indicates degree of ressemblance of mutated individual
indpb = 0.1 #probability of individual to be mutated
low = [0.01, 0.0001, 0, 0, 0] #lower bound for each gene
up = [2048, 10, 1, 1, 1] #upper bound for each gene
toolbox.register('mutate', mutPolynomialBounded(individual, eta, low, up, indpb))

作为一个突变函数会解决你的错误。这样，第一个基因在间隔[0.01, 2048]中，第二个基因在间隔[0.0001, 10]中，最后三个基因在间隔[0, 1]中。

如果您还希望最后三个基因是0或1 (但不是在两者之间浮动)，那么您可能必须实现自己的突变功能。例如，下面的函数将使用您的需求为每个基因选择随机值

def mutRandom(individual, indpb):
    if random.random() < indpb:
        individual[0] = toolbox.attr_flt1()
        individual[1] = toolbox.attr_flt2()
        for i in range(2, 5):
            individual[i] = toolbox.attr_bool()
    return individual,