收敛到相同种群的遗传算法的交叉

问题描述

我正在为 OneMax 算法做一个项目，但遇到了交叉问题。

在整个迭代过程中，我采用人员的最高“部门”并循环遍历

对于偶数，我分配了 5 个奇数人，他们将与他们交叉（即 0、4、8、12 和 16 都与 1、2、3、5、7 和 9 匹配，然后与 2、6、10 匹配， 14,18 都与 11,13,15,17,19 匹配）。这是为了确保没有重复。

然后我选择一个随机交叉点并拆分列表，然后将列表拆分并作为父 A 和 B 的 2 个拆分列表返回，然后可用于创建子 A 和 B。

我的问题是经过几次迭代后，总体收敛到完全相同的位串。

任何帮助将不胜感激！

代码：

交叉

def crossover(top20):
    end = len(top20) - 1

    newPop = []

    # Person A crosses over with a list of 5 people

    for i in range(0,end,2):
        crosspoint = (random.randint(1,len(range(stringLen - 2))))
        crosspoint2 = stringLen - crosspoint

        if i % 4 == 0:
            peopleB = [1,3,5,7,9]
        else:
            peopleB = [11,19]

        personA = pop[top20[i]]

        for j in range(len(peopleB)):
            personB = pop[top20[peopleB[j]]]

            sizes = [crosspoint,crosspoint2]
            para1,para2 = splitList(sizes,personA)
            parB1,parB2 = splitList(sizes,personB)

            childA = list(chain(para1,parB2))
            childB = list(chain(parB1,para2))
            newPop.append(childA)
            newPop.append(childB)

return newPop

拆分列表

def splitList(sizes,ls):
    par1 = []
    par2 = []

    for s in range(stringLen):
        if s < sizes[0]:
            par1.append(ls[s])
        else:
            par2.append(ls[s])

    return par1,par2

这是文件 gist 的链接

编辑：另一件事是它总是停在一个数字上，例如恰好在 hundrets 中。就像它会停在恰好 16.00 的平均值，并且所选顶部的总和正好是 8000

解决方法

这是我使用 3 种方法解决 OneMax 问题的最终产品，一种是常规的最大问题（即尝试获得所有 1），2 是进化到目标字符串，3 是欺骗性景观。它可以在此 gist

中找到