聊一聊遗传算法的原理及 Python 实现-51CTO.COM

遗传算法是一种搜索技术，它模仿自然选择来通过迭代地改进候选解的种群来寻找最优解。

遗传算法简介

(1) 什么是遗传算法？

想象一下，如果我们能够模仿自然进化的过程来解决机器学习领域中的复杂问题。这正是遗传算法（GAs）所做的。遗传算法是一种基于查尔斯·达尔文自然进化理论的问题解决方法。自然选择的过程启发了它们。这种算法的工作方式就像自然界选择最强壮的生物繁殖后代，以便下一代更加强壮。

(2) 为什么使用遗传算法？

当传统方法失败时，遗传算法在优化问题上非常有益。它们能够有效地导航大型和复杂的搜索空间，使它们成为在限制条件下寻找最优解的理想工具。从演化神经网络架构到优化超参数，遗传算法是机器学习工具箱中的有力工具。

基因表达式编程（GEP）

(1) 什么是基因表达式编程？

基因表达式编程（GEP）是遗传算法的一种变体，其中个体被编码为固定长度的线性字符串，然后表达为不同大小和形状的非线性实体。GEP在解决复杂问题方面显示出有效性，因为它结合了遗传算法和遗传编程的优势。

(2) 基因表达式编程的应用

符号回归：发现最适合一组数据点的数学模型。
分类：开发将数据分类到预定义类别的模型。
时间序列预测：基于历史数据预测未来的值。

(3) 理解遗传优化

遗传优化指的是使用遗传算法解决优化问题。这个过程涉及生成一组可能的解决方案，并根据它们对定义目标的表现进行迭代改进。让我们看看遗传优化的实际应用。

(4) 案例研究1：神经网络架构的优化

研究人员已经成功地将遗传算法应用于各种研究中的神经网络架构优化。其中一项发表在《神经计算》杂志上的研究使用遗传算法优化了用于图像分类的神经网络架构。该研究在MNIST数据集上实现了97.5%的准确率，超过了传统的优化方法。

(5) 案例研究2：遗传编程与期权定价

在这项研究中，遗传编程被用来演化期权定价模型（https://www.blogger.com/blog/post/edit/5963023441377516643/5687538609633287114#）。该研究比较了遗传编程与传统的Black-Scholes模型的性能，并发现遗传编程在准确性和强度方面超过了传统模型。

遗传算法的算法

(1) 初始化

遗传算法的第一步是生成潜在解决方案的初始种群。你可以随机生成这个种群或使用某些策略。种群的大小是一个重要的参数，它可以影响算法的性能。

(2) 适应度函数

适应度函数是一个关键组件，用于评估种群中每个个体的表现。在我们推荐系统的情况下，适应度函数基于用户参与度指标，如点击率和用户满意度得分。

(3) 选择

选择涉及选择表现最好的个体作为下一代的父母。最常见的选择方法包括：

轮盘赌选择：根据它们的适应度比例选择个体。
锦标赛选择：随机选择一组个体，然后从中选择最好的。
排名选择：根据它们的适应度对个体进行排名，然后基于这些排名进行选择。

(4) 交叉

交叉，也称为重组，是将两个父解决方案合并以形成后代。常见的交叉策略包括：

在单点交叉中，我们选择一个交叉点，并在父母之间交换此点前后的基因。
两点交叉：选择两个交叉点，并交换这些点之间的基因。
在均匀交叉中，父母随机交换基因。

(5) 变异

变异对个体解决方案进行随机更改，以保持遗传变异。变异率必须仔细平衡，以便在保留好的解决方案的同时进行适当的探索。

(6) 终止

遗传算法重复选择、交叉和变异的过程，直到满足停止标准。这个标准可能是预定的代数、一定的适应度水平，或者是后代中缺乏显著改进。

代码示例：遗传算法用于函数优化

(1) 适应度函数

import numpy as np

# Define the fitness function
def fitness(x):
  # Maximize the function f(x) = x^2
  return x**2

(2) 遗传算法参数

# Define the GA parameters
POP_SIZE = 100
GENS = 100
CROSSOVER_PROB = 0.8
MUTATION_PROB = 0.2

(3) 初始种群

# Initialize the population
pop = np.random.rand(POP_SIZE)

# Evaluate the fitness of the initial population
fitness_values = np.array([fitness(x) for x in pop])

(4) 选择

parents = np.array([pop[np.argmax(fitness_values)] for _ in range(POP_SIZE//2)])

(5) 交叉

offspring = []
  for _ in range(POP_SIZE//2):
    parent1, parent2 = parents[np.random.randint(0, len(parents), 2)]
    child = (parent1 + parent2) / 2
    offspring.append(child)

(6) 变异

for i in range(len(offspring)):  # Iterate over the correct range of offspring
    if np.random.rand() < MUTATION_PROB:
      offspring[i] += np.random.normal(0, 0.1)

(7) 这里是完整的实现：

import numpy as np

# Define the fitness function
def fitness(x):
  # Maximize the function f(x) = x^2
  return x**2

# Define the GA parameters
POP_SIZE = 100
GENS = 100
CROSSOVER_PROB = 0.8
MUTATION_PROB = 0.2

# Initialize the population
pop = np.random.rand(POP_SIZE)

# Evaluate the fitness of the initial population
fitness_values = np.array([fitness(x) for x in pop])

# Main GA loop
for gen in range(GENS):

  # Selection
  parents = np.array([pop[np.argmax(fitness_values)] for _ in range(POP_SIZE//2)])
  
  # Crossover
  offspring = []
  for _ in range(POP_SIZE//2):
    parent1, parent2 = parents[np.random.randint(0, len(parents), 2)]
    child = (parent1 + parent2) / 2
    offspring.append(child)
  
  # Mutation
  for i in range(len(offspring)):  # Iterate over the correct range of offspring
    if np.random.rand() < MUTATION_PROB:
      offspring[i] += np.random.normal(0, 0.1)
  
  # Replace the population with the new offspring
  pop = offspring
  
  # Evaluate the fitness of the new population
  fitness_values = np.array([fitness(x) for x in pop])
  
  # Print the best fitness value
  print(f"Generation {gen+1}, Best Fitness: {np.max(fitness_values)}")
# Print the final best solution
print(f"Final Best Solution: {pop[np.argmax(fitness_values)]}")

(8) 输出

Generation 1, Best Fitness: 1.4650152220573687
Generation 2, Best Fitness: 1.8054426063247935
Generation 3, Best Fitness: 2.1124584418178354
Generation 4, Best Fitness: 2.34514080269685
.          
.
.
.
.
Generation 99, Best Fitness: 254.58556629300833
Generation 100, Best Fitness: 260.9705918019082
Final Best Solution: 16.154584234882314

机器学习中的遗传算法

(1) 为什么在机器学习中使用遗传算法？

遗传算法在机器学习中对于特征选择、超参数调整和模型优化等任务很有用。它们有助于探索复杂的搜索区域，以找到传统方法可能错过的最优解。

(2) 超参数优化

超参数调整对于机器学习模型至关重要。遗传算法可以高效地搜索超参数空间以找到最佳配置。例如，在训练神经网络时，GA可以优化学习率、批量大小和架构参数。

(3) 特征选择

特征选择对于提高模型性能同时最小化复杂性很重要。遗传算法可以从大型数据集中识别最相关的特征，从而产生更准确和高效的模型。

以下是使用遗传算法（GA）进行机器学习特征选择的示例：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from deap import base, creator, tools, algorithms

# Load the iris dataset
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Define the number of features to select
num_features = 3

# Define the fitness function
def fitness(individual):

    # Select the features based on the individual
    selected_indices = [i for i, x in enumerate(individual) if x == 1]
    
    # Handle the case where no features are selected
    if not selected_indices:
        return 0,  # Return a low fitness value if no features are selected
    selected_features = np.array([X[:, i] for i in selected_indices]).T
    
    # Create a random forest classifier with the selected features
    clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
    
    # Evaluate the model using cross-validation
    scores = cross_val_score(clf, selected_features, y, cv=5)
    
    # Return the mean score as the fitness value
    return np.mean(scores),

# Create a DEAP creator for the fitness function
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

# Create a DEAP toolbox for the GA
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_bool", np.random.choice, [0, 1])
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, n=len(X[0]))
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutFlipBit, indpb=0.05)
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)
toolbox.register("evaluate", fitness)

# Create a population of 50 individuals
pop = toolbox.population(n=50)

# Evaluate the initial population
fitnesses = toolbox.map(toolbox.evaluate, pop)
for ind, fit in zip(pop, fitnesses):
    ind.fitness.values = fit

# Run the GA for 20 generations
for g in range(20):
    offspring = algorithms.varAnd(pop, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.1)
    fits = toolbox.map(toolbox.evaluate, offspring)
    for fit, ind in zip(fits, offspring):
        ind.fitness.values = fit
    pop = toolbox.select(offspring, k=len(pop))

# Print the best individual and the corresponding fitness value
best_individual = tools.selBest(pop, k=1)[0]
print("Best Individual:", best_individual)
print("Best Fitness:", best_individual.fitness.values[0])

# Select the features based on the best individual
selected_features = np.array([X[:, i] for i, x in enumerate(best_individual) if x == 1]).T

# Print the selected features
print("Selected Features:", selected_features)

(8) 输出

Best Individual: [0, 0, 1, 1]
Best Fitness: 0.9666666666666668
Selected Features: [[1.4 0.2]
                    [1.4 0.2]
                      .
                      .
                      .
                    [5.1 1.8]]

遗传算法在现实世界中的应用

医疗保健：在医疗保健领域，遗传算法用于优化治疗计划和预测疾病结果。例如，一项研究应用GA优化了癌症患者的放射治疗计划，从而实现了更有效的治疗计划和更少的副作用。
金融遗传算法：在金融领域广泛用于投资组合优化、交易策略和风险管理。一个重要的例子是使用GA创建能够响应市场波动的交易算法，增加回报的同时降低风险。
工程：GA在工程中用于优化设计参数，如空气动力学结构的几何形状，以减少阻力。这一应用展示了GA在解决涉及各种限制和目标的复杂工程挑战中的有效性。

结论

遗传算法是机器学习中优化的强大工具。它们从自然进化中汲取灵感，高效地探索大型和复杂的搜索空间。从超参数调整到特征选择，遗传算法在各种应用中证明了自己的价值。