遗传算法中的单点交叉

One-point cross over in genetic algorithm

本文关键字：单点交 遗传算法      更新时间：2023-10-16

我正在使用一个点交叉交叉两个个体。假设我有两个人，例如

I1='10010011' 
I2='11001101'

tmp_P是矢量存储两个单独的I1和I2。我想在C 中实现一个点交叉。是吗？

这是算法描述

fori=1 to N/2 (N is number of individual=2 in my case)
   if random[0,1]<=Pc //cross prob.
       pos=random_int[1,n-1]
       for k=pos+1 to n //Length of individual=8 in my case
          aux=tmp_P_i[k]
          tmp_P_i[k]=tmp_P_(i+N/2)[k]
          tmp_P_(i+N/2)[k]=aux;
       end
   end
end

我的问题是我使pos的索引感到困惑。它是从[0到N-2]随机变为随机的。这样对吗？

 //Random integer in range [min max]
int random_int(int min, int max) //range : [min, max]
{
    std::random_device rd;
    std::mt19937 gen(rd());
    std::uniform_int_distribution<> dis(min, max);
    return dis(gen);
}
//One-point Crossover
vector< vector<int> > crossover(vector< vector<int> > tmp_P)
{
    int pos=0;
    for (int i=0;i<N/2;i++)
    {
        //If random number smaller than crossover probability then do Crossover
        if(RND()<=Pc)
        {
            pos=random_int(0,n-2);//Index in C++ from 0
            int aux=0;
            for (int k=pos+1;k<n;k++)
            {
                //swat
                aux=tmp_P[i][k];
                tmp_P[i][k]=tmp_P[i+N/2][k];
                tmp_P[i+N/2][k]=aux;
            }
        }
    }
    return tmp_P;
}

  • random_int

    对于调试目的（可重复性），您不应始终致电rd()。此外，您每次都在重新创建伪RNG。

    仅调用随机设备一次，并使用（随机）种子伪RNG进行其他操作。作为奖励，您应该将种子值存储在日志文件中，以便以后重播伪随机序列。

    应该是：

    int random_int(int min, int max)
{
#if defined(NDEBUG)
  static std::mt19937 gen(std::random_device());  // or thread_local  
#else
  static std::mt19937 gen(1234);  // or, better, thread_local
#endif
  std::uniform_int_distribution<> dis(min, max);
  return dis(gen);
}

  • crossover

    • pos是正确的（在[0;n-2]范围内）;实际的交叉位置在[1;n-1]范围内（跳过0索引是正确的，因为它会交换整个基因组）。

      您可以直接使用：

      直接初始化pos 
       unsigned pos = random_int(1, n-1);
 for (unsigned k = pos; k < n; ++k)
 { /* ... */ }

      这更简单。

    • 您可以使用std::swap功能

    • 如果变量在第一次出现在代码中时习惯性地分配了有意义的价值，则没有机会意外地使用它们以毫无意义或不可分化的价值使用（例如pos/aux，请参见为什么一行声明变量，并分配一个。在下一个？）
    • 如果固定了个人的长度，您也可以考虑std :: bitset存储基因组

这样的事情应该有效：

unsigned random_int(unsigned min, unsigned max)
{
#if defined(NDEBUG)
  static std::mt19937 gen(std::random_device());
#else
  static std::mt19937 gen(1234u);
#endif
  std::uniform_int_distribution<> dis(min, max);
  return dis(gen);
}
std::vector<std::vector<int>> crossover(std::vector<std::vector<int>> tmp_P)
{
  const auto N = tmp_P.size();
  const auto n = tmp_P[0].size();
  for (unsigned i = 0; i < N/2; ++i)
  {
    assert(tmp_P[i].size() == n);
    // If random number smaller than crossover probability then do Crossover
    if (RND() <= Pc)
      for (unsigned k = random_int(1, n-1); k < n; ++k)
        std::swap(tmp_P[i][k], tmp_P[i + N/2][k]);
  }
  return tmp_P;
}
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