def sga_permut_templet(AIM_M,
AIM_F,
PUN_M,
PUN_F,
NVAR,
VarLen,
maxormin,
MAXGEN,
NIND,
SUBPOP,
GGAP,
selectStyle,
recombinStyle,
recopt,
pm,
distribute,
drawing=1):
"""
sga_permut_templet.py - 单目标编程模板(排列编码)
排列编码即每条染色体的基因都是无重复正整数的编码方式。
语法：
该函数除了参数drawing外，不设置可缺省参数。当某个参数需要缺省时，在调用函数时传入None即可。
比如当没有罚函数时，则在调用编程模板时将第3、4个参数设置为None即可，如：
sga_permut_templet(AIM_M, 'aimfuc', None, None, ..., maxormin)
输入参数：
AIM_M - 目标函数的地址，由AIM_M = __import__('目标函数所在文件名')语句得到
目标函数规范定义：[f,LegV] = aimfuc(Phen,LegV)
其中Phen是种群的表现型矩阵, LegV为种群的可行性列向量,f为种群的目标函数值矩阵
AIM_F : str - 目标函数名
PUN_M - 罚函数的地址，由PUN_M = __import__('罚函数所在文件名')语句得到
罚函数规范定义： newFitnV = punishing(LegV, FitnV)
其中LegV为种群的可行性列向量, FitnV为种群个体适应度列向量
一般在罚函数中对LegV为0的个体进行适应度惩罚，返回修改后的适应度列向量newFitnV
PUN_F : str - 罚函数名
NVAR : int - 变量个数，排列编码的染色体长度等于变量个数
VarLen : int - 排列集合的大小
例如VarLen = 5表示是从1,2,3,4,5中抽取若干个数排列组成染色体
maxormin int - 最小最大化标记，1表示目标函数最小化；-1表示目标函数最大化
MAXGEN : int - 最大遗传代数
NIND : int - 种群规模，即种群中包含多少个个体
SUBPOP : int - 子种群数量，即对一个种群划分多少个子种群
GGAP : float - 代沟，表示子代与父代染色体及性状不相同的概率
selectStyle : str - 指代所采用的低级选择算子的名称，如'rws'(轮盘赌选择算子)
recombinStyle: str - 指代所采用的低级重组算子的名称，如'xovsp'(单点交叉)
recopt : float - 交叉概率
pm : float - 重组概率
distribute : bool - 是否增强种群的分布性（可能会造成收敛慢）
drawing : int - (可选参数)，0表示不绘图，1表示绘制最终结果图。默认drawing为1
输出参数：
pop_trace : array - 种群进化记录器(进化追踪器),
第0列记录着各代种群最优个体的目标函数值
第1列记录着各代种群的适应度均值
第2列记录着各代种群最优个体的适应度值
var_trace : array - 变量记录器，记录着各代种群最优个体的变量值，每一列对应一个控制变量
times : float - 进化所用时间
模板使用注意：
1.本模板调用的目标函数形如：[ObjV,LegV] = aimfuc(Phen,LegV),
其中Phen表示种群的表现型矩阵, LegV为种群的可行性列向量(详见Geatpy数据结构)
2.本模板调用的罚函数形如: newFitnV = punishing(LegV, FitnV),
其中FitnV为用其他算法求得的适应度
若不符合上述规范，则请修改算法模板或自定义新算法模板
3.关于'maxormin': geatpy的内核函数全是遵循“最小化目标”的约定的，即目标函数值越小越好。
当需要优化最大化的目标时，需要设置'maxormin'为-1。
本算法模板是正确使用'maxormin'的典型范例，其具体用法如下：
当调用的函数传入参数包含与“目标函数值矩阵”有关的参数(如ObjV,ObjVSel,NDSetObjV等)时，
查看该函数的参考资料(可用'help'命令查看，也可到官网上查看相应的教程)，
里面若要求传入前对参数乘上'maxormin',则需要乘上。
里面若要求对返回参数乘上'maxormin'进行还原，
则调用函数返回得到的相应参数需要乘上'maxormin'进行还原，否则其正负号就会被改变。
"""
"""==========================初始化配置==========================="""
# 获取目标函数和罚函数
aimfuc = getattr(AIM_M, AIM_F) # 获得目标函数
if PUN_F is not None:
punishing = getattr(PUN_M, PUN_F) # 获得罚函数
# 定义进化记录器，初始值为nan
pop_trace = (np.zeros((MAXGEN, 2)) * np.nan)
# 定义变量记录器，记录控制变量值，初始值为nan
var_trace = (np.zeros((MAXGEN, NVAR)) * np.nan)
ax = None # 存储上一帧图形
"""=========================开始遗传算法进化======================="""
#生成初始种群
Chrom = ga.crtpp(NIND, NVAR, VarLen)
LegV = np.ones((NIND, 1)) # 初始化种群的可行性列向量
[ObjV, LegV] = aimfuc(Chrom, LegV) # 求种群的目标函数值
gen = 0
badCounter = 0 # 用于记录在“遗忘策略下”被忽略的代数
# 开始进化！！
start_time = time.time() # 开始计时
while gen < MAXGEN:
if badCounter >= 10 * MAXGEN: # 若多花了10倍的迭代次数仍没有可行解出现，则跳出
break
FitnV = ga.ranking(maxormin * ObjV, LegV, None, SUBPOP)
if PUN_F is not None:
FitnV = punishing(LegV, FitnV) # 调用罚函数
# 记录进化过程
bestIdx = np.argmax(FitnV) # 获取最优个体的下标
if LegV[bestIdx] != 0:
feasible = np.where(LegV != 0)[0] # 排除非可行解
pop_trace[gen, 0] = np.sum(
ObjV[feasible]) / ObjV[feasible].shape[0] # 记录种群个体平均目标函数值
pop_trace[gen, 1] = ObjV[bestIdx] # 记录当代目标函数的最优值
var_trace[gen, :] = Chrom[bestIdx, :] # 记录当代最优的控制变量值
# 绘制动态图
if drawing == 2:
ax = ga.sgaplot(pop_trace[:, [1]], '种群最优个体目标函数值', False, ax,
gen)
badCounter = 0 # badCounter计数器清零
else:
gen -= 1 # 忽略这一代（遗忘策略）
badCounter += 1
# 进行遗传算子
SelCh = ga.selecting(selectStyle, Chrom, FitnV, GGAP, SUBPOP) # 选择
SelCh = ga.recombin(recombinStyle, SelCh, recopt, SUBPOP) # 对选择的个体进行重组
SelCh = ga.mutpp(SelCh, VarLen, pm) # 排列编码种群变异
LegVSel = np.ones((SelCh.shape[0], 1)) # 初始化育种种群的可行性列向量
[ObjVSel, LegVSel] = aimfuc(SelCh, LegVSel) # 求育种种群的目标函数值
FitnVSel = ga.ranking(maxormin * ObjVSel, LegVSel, None,
SUBPOP) # 计算育种种群的适应度
if PUN_F is not None:
FitnVSel = punishing(LegVSel, FitnVSel) # 调用罚函数
# 重插入
[Chrom, ObjV, LegV] = ga.reins(Chrom, SelCh, SUBPOP, 1, 1, FitnV,
FitnVSel, ObjV, ObjVSel, LegV, LegVSel)
gen += 1
end_time = time.time() # 结束计时
times = end_time - start_time
# 后处理进化记录器
delIdx = np.where(np.isnan(pop_trace))[0]
pop_trace = np.delete(pop_trace, delIdx, 0)
var_trace = np.delete(var_trace, delIdx, 0)
if pop_trace.shape[0] == 0:
raise RuntimeError('error: no feasible solution. (有效进化代数为0，没找到可行解。)')
# 绘图
if drawing != 0:
ga.trcplot(pop_trace, [['种群个体平均目标函数值', '种群最优个体目标函数值']])
# 输出结果
if maxormin == 1:
best_gen = np.argmin(pop_trace[:, 1]) # 记录最优种群是在哪一代
best_ObjV = np.min(pop_trace[:, 1])
elif maxormin == -1:
best_gen = np.argmax(pop_trace[:, 1]) # 记录最优种群是在哪一代
best_ObjV = np.max(pop_trace[:, 1])
print('最优的目标函数值为：%f' % (best_ObjV))
print('最优的控制变量值为：')
for i in range(NVAR):
print(var_trace[best_gen, i])
print('有效进化代数：%d' % (pop_trace.shape[0]))
print('最优的一代是第 %d 代' % (best_gen + 1))
print('时间已过 %f 秒' % (times))
# 返回进化记录器、变量记录器以及执行时间
return [pop_trace, var_trace, times]
def sga_new_permut_templet(AIM_M,
AIM_F,
PUN_M,
PUN_F,
NVAR,
VarLen,
maxormin,
MAXGEN,
NIND,
SUBPOP,
GGAP,
selectStyle,
recombinStyle,
recopt,
pm,
drawing=1):
"""
sga_new_permut_templet.py - 改进的单目标编程模板(排列编码)
本模板实现改进单目标编程模板(排列编码)，将父子两代合并进行选择，增加了精英保留机制
排列编码即每条染色体的基因都是无重复正整数的编码方式。
语法：
该函数除了参数drawing外，不设置可缺省参数。当某个参数需要缺省时，在调用函数时传入None即可。
比如当没有罚函数时，则在调用编程模板时将第3、4个参数设置为None即可，如：
sga_new_permut_templet(AIM_M, 'aimfuc', None, None, ..., maxormin)
输入参数：
AIM_M - 目标函数的地址，由AIM_M = __import__('目标函数所在文件名')语句得到
目标函数规范定义：f = aimfuc(Phen)
其中Phen是种群的表现型矩阵
AIM_F : str - 目标函数名
PUN_M - 罚函数的地址，由PUN_M = __import__('罚函数所在文件名')语句得到
罚函数规范定义： f = punishing(Phen, FitnV)
其中Phen是种群的表现型矩阵, FitnV为种群个体适应度列向量
PUN_F : str - 罚函数名
NVAR : int - 变量个数，排列编码的染色体长度等于变量个数
VarLen : int - 排列集合的大小
例如VarLen = 5表示是从1,2,3,4,5中抽取若干个数排列组成染色体
maxormin int - 最小最大化标记，1表示目标函数最小化；-1表示目标函数最大化
MAXGEN : int - 最大遗传代数
NIND : int - 种群规模，即种群中包含多少个个体
SUBPOP : int - 子种群数量，即对一个种群划分多少个子种群
GGAP : float - 代沟，本模板中该参数为无用参数，仅为了兼容同类的其他模板而设
selectStyle : str - 指代所采用的低级选择算子的名称，如'rws'(轮盘赌选择算子)
recombinStyle: str - 指代所采用的低级重组算子的名称，如'xovsp'(单点交叉)
recopt : float - 交叉概率
pm : float - 重组概率
drawing : int - (可选参数)，0表示不绘图，1表示绘制最终结果图。默认drawing为1
输出参数：
pop_trace : array - 种群进化记录器(进化追踪器),
第0列记录着各代种群最优个体的目标函数值
第1列记录着各代种群的适应度均值
第2列记录着各代种群最优个体的适应度值
var_trace : array - 变量记录器，记录着各代种群最优个体的变量值，每一列对应一个控制变量
times : float - 进化所用时间
"""
"""==========================初始化配置==========================="""
GGAP = 0.5 # 因为父子合并后选择，因此要将代沟设为0.5以维持种群规模
# 获取目标函数和罚函数
aimfuc = getattr(AIM_M, AIM_F) # 获得目标函数
if PUN_F is not None:
punishing = getattr(PUN_M, PUN_F) # 获得罚函数
# 定义进化记录器，初始值为nan
pop_trace = (np.zeros((MAXGEN, 2)) * np.nan)
# 定义变量记录器，记录控制变量值，初始值为nan
var_trace = (np.zeros((MAXGEN, NVAR)) * np.nan)
"""=========================开始遗传算法进化======================="""
Chrom = ga.crtpp(NIND, NVAR, VarLen) #生成初始种群
start_time = time.time() # 开始计时
# 开始进化！！
for gen in range(MAXGEN):
# 进行遗传算子，生成子代
SelCh = ga.recombin(recombinStyle, Chrom, recopt, SUBPOP) # 重组
SelCh = ga.mutpp(SelCh, VarLen, pm) # 排列编码种群变异
Chrom = np.vstack([Chrom, SelCh]) # 父子合并
ObjV = aimfuc(Chrom) # 求后代的目标函数值
pop_trace[gen, 0] = np.sum(ObjV) / ObjV.shape[0] # 记录种群个体平均目标函数值
if maxormin == 1:
pop_trace[gen, 1] = np.min(ObjV) # 记录当代目标函数的最优值
var_trace[gen, :] = Chrom[np.argmin(ObjV), :] # 记录当代最优的控制变量值
elif maxormin == -1:
pop_trace[gen, 1] = np.max(ObjV)
var_trace[gen, :] = Chrom[np.argmax(ObjV), :] # 记录当代最优的控制变量值
# 最后对合并的种群进行适应度评价并选出一半个体留到下一代
FitnV = ga.ranking(maxormin * ObjV, None, SUBPOP)
if PUN_F is not None:
FitnV = punishing(Chrom, FitnV) # 调用罚函数
Chrom = ga.selecting(selectStyle, Chrom, FitnV, GGAP, SUBPOP) # 选择
end_time = time.time() # 结束计时
# 绘图
if drawing == 1:
ga.trcplot(pop_trace, [['种群个体平均目标函数值', '种群最优个体目标函数值']])
# 输出结果
if maxormin == 1:
best_gen = np.argmin(pop_trace[:, 1]) # 记录最优种群是在哪一代
print('最优的目标函数值为：', np.min(pop_trace[:, 1]))
elif maxormin == -1:
best_gen = np.argmax(pop_trace[:, 1]) # 记录最优种群是在哪一代
print('最优的目标函数值为：', np.max(pop_trace[:, 1]))
print('最优的控制变量值为：')
for i in range(NVAR):
print(var_trace[best_gen, i])
print('最优的一代是第', best_gen + 1, '代')
times = end_time - start_time
print('时间已过', times, '秒')
# 返回进化记录器、变量记录器以及执行时间
return [pop_trace, var_trace, times]
def sga_permut_templet(AIM_M, AIM_F, PUN_M, PUN_F, NVAR, VarLen, maxormin, MAXGEN, NIND, SUBPOP, GGAP, selectStyle, recombinStyle, recopt, pm, drawing = 1):
"""
sga_permut_templet.py - 单目标编程模板(排列编码)
排列编码即每条染色体的基因都是无重复正整数的编码方式。
语法：
该函数除了参数drawing外，不设置可缺省参数。当某个参数需要缺省时，在调用函数时传入None即可。
比如当没有罚函数时，则在调用编程模板时将第3、4个参数设置为None即可，如：
sga_permut_templet(AIM_M, 'aimfuc', None, None, ..., maxormin)
输入参数：
AIM_M - 目标函数的地址，由AIM_M = __import__('目标函数所在文件名')语句得到
目标函数规范定义：f = aimfuc(Phen)
其中Phen是种群的表现型矩阵
AIM_F : str - 目标函数名
PUN_M - 罚函数的地址，由PUN_M = __import__('罚函数所在文件名')语句得到
罚函数规范定义： f = punishing(Phen, FitnV)
其中Phen是种群的表现型矩阵, FitnV为种群个体适应度列向量
PUN_F : str - 罚函数名
NVAR : int - 变量个数，排列编码的染色体长度等于变量个数
VarLen : int - 排列集合的大小
例如VarLen = 5表示是从1,2,3,4,5中抽取若干个数排列组成染色体
maxormin int - 最小最大化标记，1表示目标函数最小化；-1表示目标函数最大化
MAXGEN : int - 最大遗传代数
NIND : int - 种群规模，即种群中包含多少个个体
SUBPOP : int - 子种群数量，即对一个种群划分多少个子种群
GGAP : float - 代沟，表示子代与父代染色体及性状不相同的概率
selectStyle : str - 指代所采用的低级选择算子的名称，如'rws'(轮盘赌选择算子)
recombinStyle: str - 指代所采用的低级重组算子的名称，如'xovsp'(单点交叉)
recopt : float - 交叉概率
pm : float - 重组概率
drawing : int - (可选参数)，0表示不绘图，1表示绘制最终结果图。默认drawing为1
输出参数：
pop_trace : array - 种群进化记录器(进化追踪器),
第0列记录着各代种群最优个体的目标函数值
第1列记录着各代种群的适应度均值
第2列记录着各代种群最优个体的适应度值
var_trace : array - 变量记录器，记录着各代种群最优个体的变量值，每一列对应一个控制变量
times : float - 进化所用时间
模板使用注意：
1.本模板调用的目标函数形如：aimfuc(Phen), 其中Phen表示种群的表现型矩阵
2.本模板调用的罚函数形如: punishing(Phen, FitnV), 其中FitnV为用其他算法求得的适应度
在罚函数定义中，必须将不满足约束条件的个体对应的适应度设为0，否则请修改模板使用
"""
"""==========================初始化配置==========================="""
# 获取目标函数和罚函数
aimfuc = getattr(AIM_M, AIM_F) # 获得目标函数
if PUN_F is not None:
punishing = getattr(PUN_M, PUN_F) # 获得罚函数
exIdx = np.array([]) # 存储非可行解的下标
# 定义进化记录器，初始值为nan
pop_trace = (np.zeros((MAXGEN ,2)) * np.nan)
# 定义变量记录器，记录控制变量值，初始值为nan
var_trace = (np.zeros((MAXGEN ,NVAR)) * np.nan)
"""=========================开始遗传算法进化======================="""
#生成初始种群
Chrom = ga.crtpp(NIND, NVAR, VarLen)
ObjV = aimfuc(Chrom) # 求种群的目标函数值
start_time = time.time() # 开始计时
# 开始进化！！
for gen in range(MAXGEN):
FitnV = ga.ranking(maxormin * ObjV, None, SUBPOP)
if PUN_F is not None:
[FitnV, exIdx] = punishing(Chrom, FitnV) # 调用罚函数
# 记录进化过程
bestIdx = np.argmax(FitnV) # 获取最优个体的下标
wrongSign = np.ones((FitnV.shape[0], 1))
wrongSign[list(exIdx)] = 0 # 对非可行解作标记
if wrongSign[bestIdx] != 0:
feasible = np.where(wrongSign != 0)[0] # 排除非可行解
pop_trace[gen,0] = np.sum(ObjV[feasible]) / ObjV[feasible].shape[0] # 记录种群个体平均目标函数值
pop_trace[gen,1] = ObjV[bestIdx] # 记录当代目标函数的最优值
var_trace[gen,:] = Chrom[bestIdx, :] # 记录当代最优的控制变量值
# 进行遗传算子
SelCh=ga.selecting(selectStyle, Chrom, FitnV, GGAP, SUBPOP) # 选择
SelCh=ga.recombin(recombinStyle, Chrom, recopt, SUBPOP) # 重组
SelCh=ga.mutpp(SelCh, VarLen, pm) # 排列编码种群变异
ObjVSel = aimfuc(SelCh) # 求后代的目标函数值
# 重插入
[Chrom, ObjV]=ga.reins(Chrom, SelCh, SUBPOP, 2, 1, ObjV, ObjVSel)
end_time = time.time() # 结束计时
# 后处理进化记录器
delIdx = np.where(np.isnan(pop_trace))[0]
pop_trace = np.delete(pop_trace, delIdx, 0)
var_trace = np.delete(var_trace, delIdx, 0)
# 绘图
if drawing == 1:
ga.trcplot(pop_trace, [['种群个体平均目标函数值', '种群最优个体目标函数值']])
# 输出结果
if maxormin == 1:
best_gen = np.argmin(pop_trace[:, 1]) # 记录最优种群是在哪一代
print('最优的目标函数值为：', np.min(pop_trace[:, 1]))
elif maxormin == -1:
best_gen = np.argmax(pop_trace[:, 1]) # 记录最优种群是在哪一代
print('最优的目标函数值为：', np.max(pop_trace[:, 1]))
print('最优的控制变量值为：')
for i in range(NVAR):
print(var_trace[best_gen, i])
print('最优的一代是第', best_gen + 1, '代')
times = end_time - start_time
print('时间已过', times, '秒')
# 返回进化记录器、变量记录器以及执行时间
return [pop_trace, var_trace, times]
def sga_permut_templet(AIM_M,
AIM_F,
PUN_M,
PUN_F,
NVAR,
VarLen,
maxormin,
MAXGEN,
NIND,
SUBPOP,
GGAP,
selectStyle,
recombinStyle,
recopt,
pm,
drawing=1):
"""
sga_permut_templet.py - 单目标编程模板(排列编码)
排列编码即每条染色体的基因都是无重复正整数的编码方式。
语法：
该函数除了参数drawing外，不设置可缺省参数。当某个参数需要缺省时，在调用函数时传入None即可。
比如当没有罚函数时，则在调用编程模板时将第3、4个参数设置为None即可，如：
sga_permut_templet(AIM_M, 'aimfuc', None, None, ..., maxormin)
输入参数：
AIM_M - 目标函数的地址，传入该函数前通常由AIM_M = __import__('目标函数名')语句得到
AIM_F : str - 目标函数名
PUN_M - 罚函数的地址，传入该函数前通常由PUN_M = __import__('罚函数名')语句得到
PUN_F : str - 罚函数名
NVAR : int - 变量个数，排列编码的染色体长度等于变量个数
VarLen : int - 排列集合的大小
例如VarLen = 5表示是从1,2,3,4,5中抽取若干个数排列组成染色体
maxormin int - 最小最大化标记，1表示目标函数最小化；-1表示目标函数最大化
MAXGEN : int - 最大遗传代数
NIND : int - 种群规模，即种群中包含多少个个体
SUBPOP : int - 子种群数量，即对一个种群划分多少个子种群
GGAP : float - 代沟，表示子代与父代染色体及性状不相同的概率
selectStyle : str - 指代所采用的低级选择算子的名称，如'rws'(轮盘赌选择算子)
recombinStyle: str - 指代所采用的低级重组算子的名称，如'xovsp'(单点交叉)
recopt : float - 交叉概率
pm : float - 重组概率
drawing : int - (可选参数)，0表示不绘图，1表示绘制最终结果图。默认drawing为1
输出参数：
pop_trace : array - 种群进化记录器(进化追踪器),
第0列记录着各代种群最优个体的目标函数值
第1列记录着各代种群的适应度均值
第2列记录着各代种群最优个体的适应度值
var_trace : array - 变量记录器，记录着各代种群最优个体的变量值，每一列对应一个控制变量
times : float - 进化所用时间
"""
"""==========================初始化配置==========================="""
# 获取目标函数和罚函数
aimfuc = getattr(AIM_M, AIM_F) # 获得目标函数
if PUN_F is not None:
punishing = getattr(PUN_M, PUN_F) # 获得罚函数
# 定义进化记录器，初始值为nan
pop_trace = (np.zeros((MAXGEN, 2)) * np.nan)
# 定义变量记录器，记录控制变量值，初始值为nan
var_trace = (np.zeros((MAXGEN, NVAR)) * np.nan)
"""=========================开始遗传算法进化======================="""
#生成初始种群
Chrom = ga.crtpp(NIND, NVAR, VarLen)
ObjV = aimfuc(Chrom) # 求种群的目标函数值
start_time = time.time() # 开始计时
# 开始进化！！
for gen in range(MAXGEN):
FitnV = ga.ranking(maxormin * ObjV, None, SUBPOP)
if PUN_F is not None:
FitnV = punishing(Chrom, FitnV) # 调用罚函数
# 进行遗传算子
SelCh = ga.selecting(selectStyle, Chrom, FitnV, GGAP, SUBPOP) # 选择
SelCh = ga.recombin(recombinStyle, Chrom, recopt, SUBPOP) # 重组
SelCh = ga.mutpp(SelCh, VarLen, pm) # 排列编码种群变异
ObjVSel = aimfuc(SelCh) # 求后代的目标函数值
# 重插入
[Chrom, ObjV] = ga.reins(Chrom, SelCh, SUBPOP, 2, 1, ObjV, ObjVSel)
pop_trace[gen, 0] = np.sum(ObjV) // ObjV.shape[0] # 记录种群个体平均目标函数值
if maxormin == 1:
pop_trace[gen, 1] = np.min(ObjV) # 记录当代目标函数的最优值
var_trace[gen, :] = Chrom[np.argmin(ObjV), :] # 记录当代最优的控制变量值
elif maxormin == -1:
pop_trace[gen, 1] = np.max(ObjV)
var_trace[gen, :] = Chrom[np.argmax(ObjV), :] # 记录当代最优的控制变量值
end_time = time.time() # 结束计时
# 绘图
if drawing == 1:
ga.trcplot(pop_trace, [['种群个体平均目标函数值', '种群最优个体目标函数值']])
# 输出结果
if maxormin == 1:
best_gen = np.argmin(pop_trace[:, 1]) # 记录最优种群是在哪一代
print('最优的目标函数值为：', np.min(pop_trace[:, 1]))
elif maxormin == -1:
best_gen = np.argmax(pop_trace[:, 1]) # 记录最优种群是在哪一代
print('最优的目标函数值为：', np.max(pop_trace[:, 1]))
print('最优的控制变量值为：')
for i in range(NVAR):
print(var_trace[best_gen, i])
print('最优的一代是第', best_gen + 1, '代')
times = end_time - start_time
print('时间已过', times, '秒')
# 返回进化记录器、变量记录器以及执行时间
return [pop_trace, var_trace, times]
def sga_new_permut_templet(AIM_M,
AIM_F,
PUN_M,
PUN_F,
NVAR,
VarLen,
maxormin,
MAXGEN,
NIND,
SUBPOP,
GGAP,
selectStyle,
recombinStyle,
recopt,
pm,
distribute,
drawing=1):
"""
sga_new_permut_templet.py - 改进的单目标编程模板(排列编码)
本模板实现改进单目标编程模板(排列编码)，将父子两代合并进行选择，增加了精英保留机制
排列编码即每条染色体的基因都是无重复正整数的编码方式。
语法：
该函数除了参数drawing外，不设置可缺省参数。当某个参数需要缺省时，在调用函数时传入None即可。
比如当没有罚函数时，则在调用编程模板时将第3、4个参数设置为None即可，如：
sga_new_permut_templet(AIM_M, 'aimfuc', None, None, ..., maxormin)
输入参数：
AIM_M - 目标函数的地址，由AIM_M = __import__('目标函数所在文件名')语句得到
目标函数规范定义：[f,LegV] = aimfuc(Phen,LegV)
其中Phen是种群的表现型矩阵, LegV为种群的可行性列向量,f为种群的目标函数值矩阵
AIM_F : str - 目标函数名
PUN_M - 罚函数的地址，由PUN_M = __import__('罚函数所在文件名')语句得到
罚函数规范定义： newFitnV = punishing(LegV, FitnV)
其中LegV为种群的可行性列向量, FitnV为种群个体适应度列向量
一般在罚函数中对LegV为0的个体进行适应度惩罚，返回修改后的适应度列向量newFitnV
PUN_F : str - 罚函数名
NVAR : int - 变量个数，排列编码的染色体长度等于变量个数
VarLen : int - 排列集合的大小
例如VarLen = 5表示是从1,2,3,4,5中抽取若干个数排列组成染色体
maxormin int - 最小最大化标记，1表示目标函数最小化；-1表示目标函数最大化
MAXGEN : int - 最大遗传代数
NIND : int - 种群规模，即种群中包含多少个个体
SUBPOP : int - 子种群数量，即对一个种群划分多少个子种群
GGAP : float - 代沟，本模板中该参数为无用参数，仅为了兼容同类的其他模板而设
selectStyle : str - 指代所采用的低级选择算子的名称，如'rws'(轮盘赌选择算子)
recombinStyle: str - 指代所采用的低级重组算子的名称，如'xovsp'(单点交叉)
recopt : float - 交叉概率
pm : float - 重组概率
distribute : bool - 是否增强种群的分布性（可能会造成收敛慢）
drawing : int - (可选参数)，0表示不绘图，1表示绘制最终结果图。默认drawing为1
输出参数：
pop_trace : array - 种群进化记录器(进化追踪器),
第0列记录着各代种群最优个体的目标函数值
第1列记录着各代种群的适应度均值
第2列记录着各代种群最优个体的适应度值
var_trace : array - 变量记录器，记录着各代种群最优个体的变量值，每一列对应一个控制变量
times : float - 进化所用时间
模板使用注意：
1.本模板调用的目标函数形如：[ObjV,LegV] = aimfuc(Phen,LegV),
其中Phen表示种群的表现型矩阵, LegV为种群的可行性列向量(详见Geatpy数据结构)
2.本模板调用的罚函数形如: newFitnV = punishing(LegV, FitnV),
其中FitnV为用其他算法求得的适应度
若不符合上述规范，则请修改算法模板或自定义新算法模板
3.关于'maxormin': geatpy的内核函数全是遵循“最小化目标”的约定的，即目标函数值越小越好。
当需要优化最大化的目标时，需要设置'maxormin'为-1。
本算法模板是正确使用'maxormin'的典型范例，其具体用法如下：
当调用的函数传入参数包含与“目标函数值矩阵”有关的参数(如ObjV,ObjVSel,NDSetObjV等)时，
查看该函数的参考资料(可用'help'命令查看，也可到官网上查看相应的教程)，
里面若要求传入前对参数乘上'maxormin',则需要乘上。
里面若要求对返回参数乘上'maxormin'进行还原，
则调用函数返回得到的相应参数需要乘上'maxormin'进行还原，否则其正负号就会被改变。
"""
"""==========================初始化配置==========================="""
GGAP = 0.5 # 因为父子合并后选择，因此要将代沟设为0.5以维持种群规模
# 获取目标函数和罚函数
aimfuc = getattr(AIM_M, AIM_F) # 获得目标函数
if PUN_F is not None:
punishing = getattr(PUN_M, PUN_F) # 获得罚函数
# 定义进化记录器，初始值为nan
pop_trace = (np.zeros((MAXGEN, 2)) * np.nan)
# 定义变量记录器，记录控制变量值，初始值为nan
var_trace = (np.zeros((MAXGEN, NVAR)) * np.nan)
ax = None # 存储上一帧图形
"""=========================开始遗传算法进化======================="""
Chrom = ga.crtpp(NIND, NVAR, VarLen) #生成初始种群
LegV = np.ones((NIND, 1)) # 生成可行性列向量，元素为1表示对应个体是可行解，0表示非可行解
[ObjV, LegV] = aimfuc(Chrom, LegV) # 求初代的目标函数值
gen = 0
badCounter = 0 # 用于记录在“遗忘策略下”被忽略的代数
# 开始进化！！
start_time = time.time() # 开始计时
while gen < MAXGEN:
if badCounter >= 10 * MAXGEN: # 若多花了10倍的迭代次数仍没有可行解出现，则跳出
break
# 进行遗传算子，生成子代
SelCh = ga.recombin(recombinStyle, Chrom, recopt, SUBPOP) # 重组
SelCh = ga.mutpp(SelCh, VarLen, pm) # 排列编码种群变异
LegVSel = np.ones((SelCh.shape[0], 1)) # 初始化育种种群的可行性列向量
[ObjVSel, LegVSel] = aimfuc(SelCh, LegVSel) # 求后代的目标函数值
# 父子合并
Chrom = np.vstack([Chrom, SelCh])
ObjV = np.vstack([ObjV, ObjVSel])
LegV = np.vstack([LegV, LegVSel])
# 对合并的种群进行适应度评价
FitnV = ga.ranking(maxormin * ObjV, LegV, None, SUBPOP) # 适应度评价
if PUN_F is not None:
FitnV = punishing(LegV, FitnV) # 调用罚函数
# 记录进化过程
bestIdx = np.argmax(FitnV) # 获取最优个体的下标
if LegV[bestIdx] != 0:
feasible = np.where(LegV != 0)[0] # 排除非可行解
pop_trace[gen, 0] = np.sum(
ObjV[feasible]) / ObjV[feasible].shape[0] # 记录种群个体平均目标函数值
pop_trace[gen, 1] = ObjV[bestIdx] # 记录当代目标函数的最优值
var_trace[gen, :] = Chrom[bestIdx, :] # 记录当代最优的控制变量值
# 绘制动态图
if drawing == 2:
ax = ga.sgaplot(pop_trace[:, [1]], '种群最优个体目标函数值', False, ax,
gen)
else:
gen -= 1 # 忽略这一代
badCounter += 1
if distribute == True: # 若要增强种群的分布性（可能会造成收敛慢）
idx = np.argsort(ObjV[:, 0], 0)
dis = np.diff(ObjV[idx, 0]) / (np.max(ObjV[idx, 0]) - np.min(
ObjV[idx, 0]) + 1) # 差分计算距离的修正偏移量
dis = np.hstack([dis, dis[-1]])
dis = dis + np.min(dis) # 修正偏移量+最小量=修正绝对量
FitnV[idx, 0] *= np.exp(dis) # 根据相邻距离修改适应度，突出相邻距离大的个体，以增加种群的多样性
[Chrom, ObjV, LegV] = ga.selecting(selectStyle, Chrom, FitnV, GGAP,
SUBPOP, ObjV, LegV) # 选择个体生成新一代种群
gen += 1
end_time = time.time() # 结束计时
times = end_time - start_time
# 绘图
if drawing != 0:
ga.trcplot(pop_trace, [['种群个体平均目标函数值', '种群最优个体目标函数值']])
# 输出结果
if maxormin == 1:
best_gen = np.argmin(pop_trace[:, 1]) # 记录最优种群是在哪一代
best_ObjV = np.min(pop_trace[:, 1])
elif maxormin == -1:
best_gen = np.argmax(pop_trace[:, 1]) # 记录最优种群是在哪一代
best_ObjV = np.max(pop_trace[:, 1])
if np.isnan(best_ObjV):
raise RuntimeError('error: no feasible solution. (没找到可行解。)')
print('最优的目标函数值为：', best_ObjV)
print('最优的控制变量值为：')
for i in range(NVAR):
print(var_trace[best_gen, i])
print('最优的一代是第', best_gen + 1, '代')
print('时间已过', times, '秒')
# 返回进化记录器、变量记录器以及执行时间
return [pop_trace, var_trace, times]