遗传算法入门--连载8

[ 连载之八：参数选择和算子（轮盘赌选择,杂交,变异）的实现 ]

3.4.3 参数值的选取
（Choosing the Parameter Value ）

我已把程序用到的所有参数存放在文件defines.h 中了。这些参数中大多数将是
一目了然的，但有其中几个我想说明一下，即   
       
        #define CROSSOVER_RATE 0.7   
       #define MUTATION_RATE  0.001   
       #define POP_SIZE       140   
       #define CHROMO_LENGTH  70   
       
    你可能想了解我是如何知道需要采用这些变量初值？这可是价值百万美元的问题，
因至今尚未有快速有效的规则能确定这些值，有的只是一些原则性的指导。而且，选
择这些值最终还得归结为每个人对遗传算法所得到的“感觉”，你只能通过自己的编
程实践、用各种不同的参数值进行调试、看结果会发生什么，并从中选取适合的值。
不同的问题需要不同的值，但是通常来说，如果你在使用二进制编码的染色体，则把
杂交率设定为O.7，变异率设为0.001，将是很好的初始缺省值。而确定群体大小的一
条有用规则是将基因组的数目取为染色体长度的２倍。   
	
    因 70表示 Bob 的 35步的最大可能移动数目，所以这里选择70作为染色体的长
度，它比 Bob 为穿越地图到达出口所需的步数还要多一些。当你学习了以后几章的
方法后可以使遗传算法变得更为有效，到时你就能将这个长度减少下来。

历史的注释 
遗传算法是 John Holland大脑的产物，早在上个世纪60年代，他已提出了这种想法。
但不可思议的是，他没有感到需要在计算机上实际试验出结果，而宁愿利用笔和
纸来作修修补补的工作！ 直到后来他的一名学生编写出程序并在一台个人计算机
上运行后，才使人们终于看到在软件中利用他的思想能够得到什么。 
  3.4.4 算子函数（The Operator Functions ）   我们现在从头到尾来考察一遍遗传算法的各种操作(或称算子)函数－选择、杂交 、变异－的代码。尽管很简单，但与你一起通读一遍源码能给你重温一次这些函数的 机会。这可使你在了解遗传算法的知识时对它们具有更确切的认识。 
3.4.4.1重温轮盘赌选择 (Roulette Whell Selection Revisited )   让我们从轮盘赌选择算法开始。请记住，这一个函数的功能是从群体中选择一个 基因组，选中的几率正比于基因组的适应性分数。 SGenome& CgaBob::RouletteWheelSelection() { double fSlice = RandFloat()*m_dTotalFitnessScore; 我们从零到整个适应分范围内随机选取了一实数fSlice 。我喜欢把此数看作整个 适应性分数饼图中的一块，如早先在图3.4中所示。 ［但并不是其中一块，译注］  double cfTotal = O; int SelectedGenome = 0; for (int i=O; i<m_iPopSize; ++i) { cfTotal += m_vecGenomes[i].dFitness; if (cfTotal > fSlice) { SelectedGenome = i; break; } } return m_vecGenomes[SelectedGenome]; } 现在，程序通过循环来考察各基因组，把它们相应的适应性分数一个一个累加起 来，直到这一 部分累加和 大于 fSlice 值时，就返回该基因组。就是这样简单。 
 3.4.4.2 重温杂交操作（Crossover Revisited） 这一函数要求２个染色体在同一随机位置上断裂开，然后将它们在断开点以后的 部分进行互换，以形成 2 个新的染色体 ( 子代 ) 。 void CgaBob::Crossover ( const vector<int> &mum, const vector<int> &dad, vector<int> &baby1, vector<int> &baby2) { 这一函数共传入 4 个参数，参数传递均采用引用（ reference ）方式，其中 前2 个传入父辈 parent 的染色体（别忘记 , 染色体只是一个整数型的矢量 std::vector ），后 2 个则是用来 copy 子代染色体的空矢量。 if ( (RandFloat() > m_dCrossoverRate) || (mum == dad) ) { baby1 = mum; baby2 = dad; return; } 这里，首先是进行检测，看 mum 和 dad 两个上辈是否需要进行杂交。杂交发生 的概率是由参数 m_dCrossoverRate 确定。如果不发生杂交，则２个上辈染色体不作 任何改变地就直接复制为子代，函数立即返回。 int cp = RandInt(0, m_iChromoLength - 1) ； 
 沿染色体的长度随机选择一个点来裂开染色体。 
 for (int i=0; i<cp; i++) { baby1.push_back(mum[i]); baby2.push_back(dad[i]); } for (i=cp; i<mum.size(); i++) { baby1.push_back(dad[i]); baby2.push_back(mum[i]); 
 这两个小循环把 2 个 parent 染色体在杂交点（ CP,crossover point ）以后 的所有位进行了互换，并把新的染色体赋给了 2 个子代 : baby1 和 baby2 。 3.4.4.3 重温变异操作（Mutation Revisited） 
 这一函数所做的工作，不过就是沿着一个染色体的长度，一bit一bit地进行 考察，并按m_dMutationRate给定的几率，将其中某些bit实行翻转。 void CgaBob::Mutate(vector<int> &vecBits) { for (int curBit=0; curBit<vecBits.size(); curBit++) { //是否要翻转此bit? If (RandFloat() < m_dMutationRate) ( //是，就翻转此bit vecBits[curBit] = !vecBits[curBit]; } }//移到下一个bit } 就是这些了。你的第一遗传算法程序也就这样完成了！下面让我花一些时间来说 明一下，当你在运行 Pathfinder 程序时，你能看到些什么？

转载于:https://my.oschina.net/dake/blog/196644

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