Меня попросили создать генетический алгоритм с целью определить 8-битную строку с наибольшим количеством единиц и нулей. Функция eval должна возвращать количество изменений плюс 1. Так, например, 00000000 возвращает 1, 00011100 возвращает 3, а 01100101 возвращает 6. Вот что у меня есть:
def random_population():
from random import choice
pop = ''.join(choice(('0','1')) for _ in range(8))
return pop
def mutate(dna):
""" For each gene in the DNA, there is a 1/mutation_chance chance
that it will be switched out with a random character. This ensures
diversity in the population, and ensures that is difficult to get stuck in
local minima. """
dna_out = ""
mutation_chance = 100
for c in xrange(DNA_SIZE):
if int(random.random()*mutation_chance) == 1:
dna_out += random_char()
else:
dna_out += dna[c] return dna_out
def crossover(dna1, dna2):
""" Slices both dna1 and dna2 into two parts at a random index within their
length and merges them. Both keep their initial sublist up to the crossover
index, but their ends are swapped. """
pos = int(random.random()*DNA_SIZE)
return (dna1[:pos]+dna2[pos:], dna2[:pos]+dna1[pos:])
def eval(dna):
changes = 0
for index, bit in enumerate(dna):
if(index == 0):
prev = bit
else:
if(bit != prev):
changes += 1
prev = bit
return changes+1
#============== End Functions =======================#
#============== Main ================# changes = 0
prev = 0
dna = random_population()
print "dna: "
print dna
print eval(dna)
У меня возникли проблемы с определением части генетического алгоритма (перекрест/мутация). Я должен случайным образом соединить числа, а затем случайным образом выбрать пару, оставив одну пару нетронутой, а затем пересечься в случайной точке. Затем это закончится случайной мутацией одного бита из всей популяции. Текущий код кроссовера и мутации был взят из примера генетического алгоритма, который я нашел и пытался понять. Любая помощь приветствуется.
