Реализация генетического программирования
-
09-09-2019 - |
Вопрос
Я знаком с общими генетическим программированием, но задаюсь вопросом, где я могу найти что -то, что показывает мне детали реализации генетического программирования. Я использую C# и .NET 3.5, и я хотел бы использовать генетическое программирование для таких вещей, как приставление к пути, и, как правило, просто хочу посмотреть, что он может сделать. РЕДАКТИРОВАТЬ: Я, наверное, должен прояснить, что я ищу: меня интересует, какие структуры данных будут использоваться для хранения синтаксисных деревьев, как может выполняться операция размножения, что -то вроде.
Решение
Вот быстрое переписывание одного из C ++ Helloworld Примеры, которые помогли мне изучить генетическое программирование:
using ga_vector = List<ga_struct>;
class ga_struct
{
public ga_struct(string str, uint fitness)
{
Str = str;
Fitness = fitness;
}
public string Str { get; set; }
public uint Fitness { get; set; }
}
class Program
{
private const int GA_POPSIZE = 2048;
private const int GA_MAXITER = 16384;
private const float GA_ELITRATE = 0.10f;
private const float GA_MUTATIONRATE = 0.25f;
private const float GA_MUTATION = 32767 * GA_MUTATIONRATE;
private const string GA_TARGET = "Hello world!";
private static readonly Random random = new Random((int)DateTime.Now.Ticks);
static void Main(string[] args)
{
ga_vector popAlpha = new ga_vector();
ga_vector popBeta = new ga_vector();
InitPopulation(ref popAlpha, ref popBeta);
ga_vector population = popAlpha;
ga_vector buffer = popBeta;
for (int i = 0; i < GA_MAXITER; i++)
{
CalcFitness(ref population);
SortByFitness(ref population);
PrintBest(ref population);
if (population[0].Fitness == 0) break;
Mate(ref population, ref buffer);
Swap(ref population, ref buffer);
}
Console.ReadKey();
}
static void Swap(ref ga_vector population, ref ga_vector buffer)
{
var temp = population;
population = buffer;
buffer = temp;
}
static void InitPopulation(ref ga_vector population, ref ga_vector buffer)
{
int tsize = GA_TARGET.Length;
for (int i = 0; i < GA_POPSIZE; i++)
{
var citizen = new ga_struct(string.Empty, 0);
for (int j = 0; j < tsize; j++)
{
citizen.Str += Convert.ToChar(random.Next(90) + 32);
}
population.Add(citizen);
buffer.Add(new ga_struct(string.Empty, 0));
}
}
static void CalcFitness(ref ga_vector population)
{
const string target = GA_TARGET;
int tsize = target.Length;
for (int i = 0; i < GA_POPSIZE; i++)
{
uint fitness = 0;
for (int j = 0; j < tsize; j++)
{
fitness += (uint) Math.Abs(population[i].Str[j] - target[j]);
}
population[i].Fitness = fitness;
}
}
static int FitnessSort(ga_struct x, ga_struct y)
{
return x.Fitness.CompareTo(y.Fitness);
}
static void SortByFitness(ref ga_vector population)
{
population.Sort((x, y) => FitnessSort(x, y));
}
static void Elitism(ref ga_vector population, ref ga_vector buffer, int esize)
{
for (int i = 0; i < esize; i++)
{
buffer[i].Str = population[i].Str;
buffer[i].Fitness = population[i].Fitness;
}
}
static void Mutate(ref ga_struct member)
{
int tsize = GA_TARGET.Length;
int ipos = random.Next(tsize);
int delta = random.Next(90) + 32;
var mutated = member.Str.ToCharArray();
Convert.ToChar((member.Str[ipos] + delta)%123).ToString().CopyTo(0, mutated, ipos, 1);
member.Str = mutated.ToString();
}
static void Mate(ref ga_vector population, ref ga_vector buffer)
{
const int esize = (int) (GA_POPSIZE*GA_ELITRATE);
int tsize = GA_TARGET.Length, spos, i1, i2;
Elitism(ref population, ref buffer, esize);
for (int i = esize; i < GA_POPSIZE; i++)
{
i1 = random.Next(GA_POPSIZE/2);
i2 = random.Next(GA_POPSIZE/2);
spos = random.Next(tsize);
buffer[i].Str = population[i1].Str.Substring(0, spos) + population[i2].Str.Substring(spos, tsize - spos);
if (random.Next() < GA_MUTATION)
{
var mutated = buffer[i];
Mutate(ref mutated);
buffer[i] = mutated;
}
}
}
static void PrintBest(ref ga_vector gav)
{
Console.WriteLine("Best: " + gav[0].Str + " (" + gav[0].Fitness + ")");
}
Там могут быть небольшие ошибки, но в противном случае он выглядит нормально. Также это может быть написано лучше в духе C#, но это просто детали. :)
Другие советы
Проект Roger Alsing Mona Lisa является довольно хорошим примером.http://rogeralsing.com/2008/12/07/genetic-programming-evolution-of-mona-lisa/
РЕДАКТИРОВАТЬ: Причина, по которой мне нравится пример, заключается в том, что он довольно маленький и легко понять. Это быстрый и простой способ понять концепцию генетического программирования.
Вы могли бы взглянуть на Выживание наиболее подходящего: естественный выбор с формами Windows.
РЕДАКТИРОВАТЬ: Смотрите это предыдущий вопрос, что я только что нашел. Это в значительной степени дубликат. Извините, вы не понимаете ссылку (хорошо упомянуть такие вещи в вопросе). Кроме того, другой вопрос по -прежнему открыт для большего количества ответов/изменений, хотя был принят ответ.
Вы можете попробовать этот порт C# .net 4.0 от Европейского дела Шона Люка (эволюционные вычисления на Java):
http://branecloud.codeplex.com
Это очень гибкое и мощное программное обеспечение! Но это также относительно легко начать, потому что он включает в себя много образцов рабочей консоли из коробки (и много полезных модульных тестов, которые были разработаны во время преобразования).
Бен