遗传算法锦标赛选择java实现_遗传算法，选择算子之锦标赛选择（竞赛选择）...

遗传算法，是最常用的解决优化问题的算法，是最早的群智能算法。遗传算法中主要包括，选择、交叉、变异算子，其中对DNA个体的编码方式分为实数编码和二进制编码等。今日由于学习和工作需要对该算法进行了一些了解，对该算法中常用的竞赛选择方式做如下笔记：

遗传算法中的竞赛选择方式是一种放回抽样，几元竞赛就是一次性在总体中取出几个个体，然后在这些个体中取出最优的个体放入保留到下一代种群的集合中。需要保存多少个体就重复此操作几次。

以下为python2.7写的代码，已经测试过，共两个文件，可以通过修改mycmp.py中的比较函数以适应不同需求。

tournament_selection.py

1 #!/usr/bin/env python

2 #encoding:UTF-8

3 importrandom4 importnumpy as np5 from mycmp importmycmp6

7 """

8 锦标赛方式选择, 选择出个体编号9 indicateValueDict {个体索引号：(Value1, Value2), }10 key为索引号，从0开始。value为元组,一般不超过两个元素。11

12 selectNum 需要选择出的个体个数13 elementNum=2 默认为二元竞赛选择14 """

15 def tournament_selection_Dict(indicateValueDict, selectNum, elementNum=2):16 #个体索引列表

17 indicateList=range(len(indicateValueDict))18 #选择出的个体序号 列表

19 remainIndicateList=[]20

21 #构建列表 [(索引号，(Value1, Value2)), ]

22 indicateValueList=indicateValueDict.items()23

24 #对列表排序, 排序规则按个人需求定制,修改mycmp即可

25 for i inxrange(selectNum):26 tempList=random.sample(indicateValueList, elementNum)27 tempList.sort(cmp=mycmp)28

29 bestIndicate=tempList[0][0]30 remainIndicateList.append(bestIndicate)31 ###返回选择的索引列表

32 returnremainIndicateList33

34

35 def tournament_selection_Matrix(indicateValueMatrix, selectNum, elementNum=2):36 #个体索引列表

37 indicateList=range(indicateValueMatrix.shape[0])38 #选择出的个体序号 列表

39 remainIndicateList=[]40

41 for i inxrange(selectNum):42 tempList=random.sample(indicateList, elementNum)43 tempMatrix=indicateValueMatrix[tempList, ]44

45 tempMatrixToList=tempMatrix.tolist()46 tempMatrixToList=[(k[0], k[1:])for k intempMatrixToList]47 tempMatrixToList.sort(mycmp)48

49 remainIndicateList.append(tempMatrixToList[0][0])50 returnremainIndicateList51

52

53 def tournament_selection_Dict2(indicateValueDict, selectNum, elementNum=2):54 #个体索引列表

55 indicateList=range(len(indicateValueDict))56 #选择出的个体序号 列表

57 remainIndicateList=[]58

59 #构建列表 [(索引号，(Value1, Value2)), ]

60 indicateValueList=indicateValueDict.items()61

62 #对列表排序, 排序规则按个人需求定制,修改mycmp即可

63 indicateValueList.sort(cmp=mycmp)64

65 for i inxrange(selectNum):66 tempList=[]67 tempList.extend(random.sample(indicateList, elementNum))68 bestIndicate=indicateValueList[min(tempList)][0]69 remainIndicateList.append(bestIndicate)70 ###返回选择的索引列表

71 returnremainIndicateList72

73

74 if __name__=="__main__":75 xN=20

76 yN=3

77 selectNum=10

78 indicateValueDict={0:[1,2.1], 1:[1,2.2], 2:[1,2.3], 3:[1,2.4], 4:[1,2.5], 5:[1,2.6], 6:[1,2.7], 7:[1,2.8], 8:[1,2.9], 9:[1,3.0], 10:[0,2.1], 11:[0,2.2], 12:[0,2.3], 13:[0,2.4], 14:[0,2.5], 15:[0,2.6], 16:[0,2.7], 17:[0,2.8], 18:[0,2.9], 19:[0,3.0]}79 random.seed(0)80 printtournament_selection_Dict(indicateValueDict, selectNum)81 print '-'*50

82 random.seed(0)83 printtournament_selection_Dict2(indicateValueDict, selectNum)84 print '-'*50

85 indicateValueMatrix=np.matrix([[0, 1, 2.1], [1, 1, 2.2], [2, 1, 2.3], [3, 1, 2.4], [4, 1, 2.5], [5, 1, 2.6], [6, 1, 2.7], [7, 1, 2.8], [8, 1, 2.9], [9, 1, 3.0], [10, 0, 2.1], [11, 0, 2.2], [12, 0, 2.3], [13, 0, 2.4], [14, 0, 2.5], [15, 0, 2.6], [16, 0, 2.7], [17, 0, 2.8], [18, 0, 2.9], [19, 0, 3.0]])86 random.seed(0)87 print tournament_selection_Matrix(indicateValueMatrix, selectNum)

mycmp.py

1 #!/usr/bin/env python

2 #encoding:UTF-8

3

4 ###列表比较 算子 CMP

5 ### 第一位元素升序， 第二位元素降序

6 defmycmp(left, right):7 #left 位于列表左的元素， right列表右侧的元素

8 a=left[1]9 b=right[1]10

11 if a[0]>b[0]:12 return 1

13 elif a[0]

15 elif a[1]

17 elif a[1]>b[1]:18 return -1

19 else:20 return021

22 if __name__=="__main__":23 data=[(0, (0, 1)), (1, (1, 0)), (2, (1, 1))]24 data.sort(cmp=mycmp)25 print data

运行效果图：

本程序可以作为单独模块被调用，具体代码地址如下：

https://github.com/guojun007/tournament_selection