简单介绍Python遗传算法Geatpy工具箱

header_regex = '|'.join(['{}'] * len(headers))
header_str = header_regex.format(*[str(key).center(width) for key, width in zip(headers, widths)])
print("=" * len(header_str))
            print(header_str)
            print("-" * len(header_str))

import numpy as np
import geatpy as ea
class MyProblem(ea.Problem):  # 继承Problem父类
    def __init__(self):
        name = 'Shortest_Path'  # 初始化name（函数名称，可以随意设置）
        M = 1  # 初始化M（目标维数）
        maxormins = [1]  # 初始化maxormins（目标最小最大化标记列表，1：最小化该目标；-1：最大化该目标）
        Dim = 10  # 初始化Dim（决策变量维数）
        varTypes = [1] * Dim  # 初始化varTypes（决策变量的类型，元素为0表示对应的变量是连续的；1表示是离散的）
        lb = [0] * Dim  # 决策变量下界
        ub = [9] * Dim  # 决策变量上界
        lbin = [1] * Dim  # 决策变量下边界 1表示闭合区间，0表示开区间
        ubin = [1] * Dim  # 决策变量上边界
        # 调用父类构造方法完成实例化
        ea.Problem.__init__(self, name, M, maxormins, Dim, varTypes, lb, ub, lbin, ubin)
        # 设置每一个结点下一步可达的结点（结点从1开始数，因此列表nodes的第0号元素设为空列表表示无意义）
        self.nodes = [[], [2, 3], [3, 4, 5], [5, 6], [7, 8], [4, 6], [7, 9], [8, 9], [9, 10], [10]]
        # 设置有向图中各条边的权重
        self.weights = {'(1, 2)': 36, '(1, 3)': 27, '(2, 4)': 18, '(2, 5)': 20, '(2, 3)': 13, '(3, 5)': 12,
                        '(3, 6)': 23,
                        '(4, 7)': 11, '(4, 8)': 32, '(5, 4)': 16, '(5, 6)': 30, '(6, 7)': 12, '(6, 9)': 38,
                        '(7, 8)': 20,
                        '(7, 9)': 32, '(8, 9)': 15, '(8, 10)': 24, '(9, 10)': 13}
    def decode(self, priority):  # 将优先级编码的染色体解码得到一条从节点1到节点10的可行路径
        edges = []  # 存储边
        path = [1]  # 结点1是路径起点
        while not path[-1] == 10:  # 开始从起点走到终点
            currentNode = path[-1]  # 得到当前所在的结点编号
            nextNodes = self.nodes[currentNode]  # 获取下一步可达的结点组成的列表
            chooseNode = nextNodes[np.argmax(
                priority[np.array(nextNodes) - 1])]  # 从NextNodes中选择优先级更高的结点作为下一步要访问的结点，因为结点从1数起，而下标从0数起，因此要减去1
            path.append(chooseNode)
            edges.append((currentNode, chooseNode))
        return path, edges
    def aimFunc(self, pop):  # 目标函数
        pop.ObjV = np.zeros((pop.sizes, 1))  # 初始化ObjV
        for i in range(pop.sizes):  # 遍历种群的每个个体，分别计算各个个体的目标函数值
            priority = pop.Phen[i, :]
            path, edges = self.decode(priority)  # 将优先级编码的染色体解码得到访问路径及经过的边
            pathLen = 0
            for edge in edges:
                key = str(edge)  # 根据路径得到键值，以便根据键值找到路径对应的长度
                if not key in self.weights:
                    raise RuntimeError("Error in aimFunc: The path is invalid. (当前路径是无效的。)", path)
                pathLen += self.weights[key]  # 将该段路径长度加入
            pop.ObjV[i] = pathLen  # 计算目标函数值，赋值给pop种群对象的ObjV属性
## 执行脚本
if __name__ == "__main__":
    # 实例化问题对象
    problem = MyProblem()
    # 构建算法
    algorithm = ea.soea_EGA_templet(problem,
                                    ea.Population(Encoding='RI', NIND=4),
                                    MAXGEN=10,  # 最大进化代数
                                    logTras=1)  # 表示每隔多少代记录一次日志信息
    # 求解
    res = ea.optimize(algorithm, verbose=True, drawing=1, outputMsg=False, drawLog=False, saveFlag=True,
                      dirName='result')
    print('最短路程为：%s' % (res['ObjV'][0][0]))
    print('最佳路线为：')
    best_journey, edges = problem.decode(res['Vars'][0])
    for i in range(len(best_journey)):
        print(int(best_journey[i]), end=' ')
    print()