收敛到相同种群的遗传算法的交叉

Question

我正在做一个 OneMax 算法的项目，我遇到了交叉问题。

在整个迭代过程中，我选择了最前面的 'division' 人并循环遍历他们。

对于偶数，我分配了 5 个奇数人，他们将与之交叉（即 0、4、8、12 和 16 都与 1、2、3、5、7 和 9 匹配，然后是 2,6， 10、14、18 都与 11、13、15、17、19 匹配）。这是为了确保没有重复。

然后我选择一个随机交叉点并拆分列表，然后列表被拆分并返回为父 A 和 B 的 2 个拆分列表，然后可用于生成子 A 和 B。

我的问题是经过几次迭代后，总体收敛为完全相同的位串。

如有任何帮助，我们将不胜感激！

代码：

交叉

def crossover(top20):
    end = len(top20) - 1

    newPop = []

    # Person A crosses over with a list of 5 people

    for i in range(0, end, 2):
        crossPoint = (random.randint(1, len(range(stringLen - 2))))
        crossPoint2 = stringLen - crossPoint

        if i % 4 == 0:
            peopleB = [1, 3, 5, 7, 9]
        else:
            peopleB = [11, 13, 15, 17, 19]

        personA = pop[top20[i]]

        for j in range(len(peopleB)):
            personB = pop[top20[peopleB[j]]]

            sizes = [crossPoint, crossPoint2]
            parA1, parA2 = splitList(sizes, personA)
            parB1, parB2 = splitList(sizes, personB)

            childA = list(chain(parA1, parB2))
            childB = list(chain(parB1, parA2))
            newPop.append(childA)
            newPop.append(childB)

return newPop

拆分列表

def splitList(sizes, ls):
    par1 = []
    par2 = []

    for s in range(stringLen):
        if s < sizes[0]:
            par1.append(ls[s])
        else:
            par2.append(ls[s])

    return par1, par2

这里是文件gist的link

编辑：另一件事是，例如，它总是准确地停在一个数字上。就像它会停在恰好 16.00 的平均值，并且所选顶部的总和恰好是 8000

Answer 1

这是我用 3 种方法解决 OneMax 问题的最终产品，一种是常规的最大问题（即尝试得到所有 1），2 是进化到目标字符串，3 是欺骗性景观.可以在gist

这里找到

收敛到相同种群的遗传算法的交叉

Crossover for Genetic Algorithms converging to identical population

python

artificial-intelligence

genetic-algorithm

交叉

拆分列表