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遺伝的アルゴリズムを用いて関数の最大値を求める（進化計算準備編）

Last updated at 2018-11-01Posted at 2018-10-26

あらすじ

教授「進化計算の基本となる基本アルゴリズムはこんな感じだぞ」

我「へーすごーい」

教授「今日の講義内容だけで、進化計算はできるぞ」

我「ふーん…」

や　っ　て　み　た

概要

求める関数

f(x)=-cos(x)*cos(x/20)　　(-25.5≦x≦25.5)　(0.1刻み)

個体

要素数９の配列
0番：正負を決める（0：正、1：負）
1~8番：８桁の2進数を構成する（i番目：2^(8-i)の倍数）
よって、個体が持つ値の範囲は-255~255

遺伝アルゴリズムのサイクルは以下の通り（授業の受け売り）
0→1→2→3→4→1→2→…

0. 初期集団

解を特定しにくい（今回の場合はしやすいが）ため、解となる個体を乱数で設定する
個体の乱数の要素：0 or 1

1. 適応度の計算

関数の最大値を求めるため、適応度はf(x)の値とする
t：個体の値とすると、適応度は以下の通りとなる
f(x/10)

2. 親の選択

今回は、エリート保存戦略（適応度が高い順に個体を選ぶ）を用いて個体群から親を２人選んだ。

3. 交叉

今回は、一様交叉を行い子の個体を作成した。

一様交叉
個体と同じ形マスクを用意する。
各番号のマスクの要素の値に応じて対応する番号の遺伝を以下の通りに行う。

マスクの要素0：親1→子1、親2→子2
マスクの要素1：親1→子2、親2→子1

4. 突然変異

5%の確率で、交叉後の子の配列のランダムに選択した番地の要素を変更した。（0→1、1→0）
（確率の基準は標準偏差で2σ≒95%だからとかいう安直な理由の元設定）

環境

python 3.5.1
numpy 1.15.2

実践

ソースコードは以下の通り（長いので後でGitHubに載せます）

sample1.py

import numpy as np
import math
import random
import matplotlib.pyplot as plt

GENE_NUM = 10  #個体数

def f(x):
    return -np.cos(x)*np.cos(x/20)

def init(genes):
    for i in range(GENE_NUM):
        for j in range(9):
            genes[i][j] = random.randint(0,1)

#初期集団の形成
def x(gene):
    result=0
    for i in range(8):
        result += pow(2, i)*gene[8-i]
    if(gene[0]==1):
        result = result*-1
    return float(result/10)

#交叉・突然変異
def evolve(gene1, gene2, mnum):
    result = np.zeros((2,9))

    #　交叉
    for i in range(9):
        r=random.randint(0,1)
        if(r==1):
            result[0][i]=gene2[i]
            result[1][i]=gene1[i]
        else:
            result[0][i]=gene1[i]
            result[1][i]=gene2[i]

    #突然変異
    r = random.random()
    if(r<0.05):
        rnum = random.randint(0,8)
        if(result[0][rnum]==0):
            result[0][rnum]=1
        else:
            result[0][rnum]=0
    if(0.95<r):
        rnum = random.randint(0,8)
        if(result[0][rnum]==0):
            result[1][rnum]=1
        else:
            result[1][rnum]=0

    return result

def main():
    genes = np.zeros((GENE_NUM,9))
    genenum = 0

    init(genes)

    #進化サイクル
    while(genenum<20):

        #出力
        print(genenum)
        print(genes)

        plt.figure()
        rx = np.arange(-25.5, 25.5, 0.01)
        ry = f(rx)
        plt.plot(rx,ry)
        for i in range(GENE_NUM):
            rx = x(genes[i])
            ry = f(rx)
            plt.scatter(rx,ry)
        plt.savefig("./result/"+str(genenum)+".png")


        firstrate=-100
        secondrate=-100
        first=-1
        second=-1

        #選択
        for i in range(GENE_NUM):
            rate=f(x(genes[i]))
            if(rate>firstrate):
                secondrate=firstrate
                second=first
                firstrate=rate
                first=i
            elif(rate>secondrate):
                secondrate=rate
                second=i

        tmp1=genes[first]
        tmp2=genes[second]
        genes[GENE_NUM-1]=tmp1
        genes[GENE_NUM-2]=tmp2
        for i in range(int(GENE_NUM/2)-1):
            result=evolve(genes[GENE_NUM-1], genes[GENE_NUM-2],i)
            genes[i*2]=result[0]
            genes[i*2+1]=result[1]

        genenum+=1

if __name__ == '__main__':
    main()