1 Geatpy庫的由來
由華南農業大學、暨南大學、華南理工大學等一批大佬們研發的超高性能、通用性強、能夠輕鬆應用到實際工程項目之中的、能讓用戶快速上手進化算法的工具箱(遺傳算法工具箱)，詳情見官網http://geatpy.com/index.php/home/。
2 Geatpy庫的用途
Geatpy 是一個高性能實用型進化算法工具箱，提供了許多已實現的進化算法各項操作的函數，如初始化種羣、選擇、交叉、變異、多目標優化參考點生成、非支配排序、多目標優化 GD、IGD、HV 等指標的計算等等。
3 Geatpy庫的案例
3.1 帶約束的單目標優化問題
3.1.1 Python程序
問題描述程序
import numpy as np
import geatpy as ea
class MyProblem(ea.Problem): # 繼承Problem父類
def __init__(self):
name = 'MyProblem' # 初始化name（函數名稱，可以隨意設置）
M = 1 # 初始化M（目標維數）
maxormins = [-1] # 初始化目標最小最大化標記列表，1：min；-1：max
Dim = 3 # 初始化Dim（決策變量維數）
varTypes = [0] * Dim # 初始化決策變量類型，0：連續；1：離散
lb = [0,0,0] # 決策變量下界
ub = [1,1,2] # 決策變量上界
lbin = [1,1,0] # 決策變量下邊界
ubin = [1,1,0] # 決策變量上邊界 # 調用父類構造方法完成實例化
ea.Problem.__init__(self, name, M, maxormins, Dim, varTypes, lb, ub, lbin, ubin)
def aimFunc(self, pop): # 目標函數，pop爲傳入的種羣對象
Vars = pop.Phen # 得到決策變量矩陣
x1 = Vars[:, [0]] # 取出第一列得到所有個體的x1組成的列向量
x2 = Vars[:, [1]] # 取出第二列得到所有個體的x2組成的列向量
x3 = Vars[:, [2]] # 取出第三列得到所有個體的x3組成的列向量
# 計算目標函數值，賦值給pop種羣對象的ObjV屬性
pop.ObjV = 4*x1 + 2*x2 + x3
# 採用可行性法則處理約束，生成種羣個體違反約束程度矩陣
pop.CV = np.hstack([2*x1 + x2 - 1, x1 + 2*x3 - 2, np.abs(x1 + x2 + x3 - 1)]) # 第1.2.3個約束
主程序
import numpy as np
import geatpy as ea
from MyProblem import MyProblem
"""============================實例化問題對象========================"""
problem = MyProblem() # 實例化問題對象
"""==============================種羣設置==========================="""
Encoding = 'RI' # 編碼方式
NIND = 50 # 種羣規模
Field = ea.crtfld(Encoding, problem.varTypes, problem.ranges, problem.borders) # 創建區域描述器
population = ea.Population(Encoding, Field, NIND) # 實例化種羣對象（此時種羣還沒被真正初始化，僅僅是生成一個種羣對象）
"""===========================算法參數設置=========================="""
myAlgorithm = ea.soea_DE_best_1_L_templet(problem, population) # 實例化一個算法模板對象
myAlgorithm.MAXGEN = 1000 # 最大遺傳代數
myAlgorithm.mutOper.F = 0.5 # 設置差分進化的變異縮放因子
myAlgorithm.recOper.XOVR = 0.5 # 設置交叉概率
myAlgorithm.drawing = 1 # 設置繪圖方式
"""=====================調用算法模板進行種羣進化====================="""
[population, obj_trace, var_trace] = myAlgorithm.run() # 執行算法模板 # 輸出結果
best_gen = np.argmax(obj_trace[:, 1]) # 記錄最優種羣是在哪一代
best_ObjV = obj_trace[best_gen, 1]
print('最優的目標函數值爲：%s'%(best_ObjV))
print('最優的決策變量值爲：')
for i in range(var_trace.shape[1]):
print(var_trace[best_gen, i])
print('有效進化代數：%s'%(obj_trace.shape[0]))
print('最優的一代是第 %s 代'%(best_gen + 1))
print('評價次數：%s'%(myAlgorithm.evalsNum))
print('時間已過 %s 秒'%(myAlgorithm.passTime))
3.2 帶約束的多目標優化問題
3.2.1 Python程序
問題描述程序
import numpy as np
import geatpy as ea
class MyProblem(ea.Problem): # 繼承Problem父類
def __init__(self):
name = 'BNH' # 初始化name（函數名稱，可以隨意設置）
M = 2 # 初始化M（目標維數）
maxormins = [1] * M # 初始化maxormins
Dim = 2 # 初始化Dim（決策變量維數）
varTypes = [0] * Dim # 初始化varTypes（決策變量的類型，0：實數；1：整數）
lb = [0] * Dim # 決策變量下界
ub = [5, 3] # 決策變量上界
lbin = [1] * Dim # 決策變量下邊界
ubin = [1] * Dim # 決策變量上邊界
# 調用父類構造方法完成實例化
ea.Problem.__init__(self, name, M, maxormins, Dim, varTypes, lb, ub, lbin, ubin)
def aimFunc(self, pop): # 目標函數
Vars = pop.Phen # 得到決策變量矩陣
x1 = Vars[:, [0]]
x2 = Vars[:, [1]]
f1 = 4*x1**2 + 4*x2**2
f2 = (x1 - 5)**2 + (x2 - 5)**2
# 採用可行性法則處理約束
pop.CV = np.hstack([(x1 - 5)**2 + x2**2 - 25, -(x1 - 8)**2 - (x2 - 3)**2 + 7.7])
# 把求得的目標函數值賦值給種羣pop的ObjV
pop.ObjV = np.hstack([f1, f2])
def calBest(self): # 計算全局最優解
N = 10000 # 欲得到10000個真實前沿點
x1 = np.linspace(0, 5, N)
x2 = x1.copy()
x2[x1 >= 3] = 3
return np.vstack((4 * x1**2 + 4 * x2**2, (x1 - 5)**2 + (x2 - 5)**2)).T
主程序
import geatpy as ea # import geatpy
from MyProblem import MyProblem # 導入自定義問題接口
"""=========================實例化問題對象==========================="""
problem = MyProblem() # 實例化問題對象
"""===========================種羣設置=============================="""
Encoding = 'RI' # 編碼方式
NIND = 100 # 種羣規模
Field = ea.crtfld(Encoding, problem.varTypes, problem.ranges, problem.borders) # 創建區域描述器
population = ea.Population(Encoding, Field, NIND) # 實例化種羣對象（此時種羣還沒被真正初始化，僅僅是生成一個種羣對象）
"""=========================算法參數設置============================"""
myAlgorithm = ea.moea_NSGA2_templet(problem, population) # 實例化一個算法模板對象
myAlgorithm.MAXGEN = 200 # 最大遺傳代數
myAlgorithm.drawing = 1 # 設置繪圖方式
"""===================調用算法模板進行種羣進化=======================
調用run執行算法模板，得到帕累托最優解集NDSet。
NDSet是一個種羣類Population的對象。
NDSet.ObjV爲最優解個體的目標函數值；NDSet.Phen爲對應的決策變量值。
詳見Population.py中關於種羣類的定義。
"""
NDSet = myAlgorithm.run() # 執行算法模板，得到非支配種羣
NDSet.save() # 把結果保存到文件中 # 輸出
print('用時：%f 秒'%(myAlgorithm.passTime))
print('評價次數：%d 次'%(myAlgorithm.evalsNum))
print('非支配個體數：%d 個'%(NDSet.sizes))
print('單位時間找到帕累託前沿點個數：%d 個'%(int(NDSet.sizes // myAlgorithm.passTime)))
# 計算指標
PF = problem.getBest() # 獲取真實前沿
if PF is not None and NDSet.sizes != 0:
GD = ea.indicator.GD(NDSet.ObjV, PF) # 計算GD指標
IGD = ea.indicator.IGD(NDSet.ObjV, PF) # 計算IGD指標
HV = ea.indicator.HV(NDSet.ObjV, PF) # 計算HV指標
Spacing = ea.indicator.Spacing(NDSet.ObjV) # 計算Spacing指標
print('GD: %f'%GD)
print('IGD: %f'%IGD)
print('HV: %f'%HV)
print('Spacing: %f'%Spacing)
"""=====================進化過程指標追蹤分析========================"""
if PF is not None:
metricName = [['IGD'], ['HV']]
[NDSet_trace, Metrics] = ea.indicator.moea_tracking(myAlgorithm.pop_trace, PF, metricName, problem.maxormins)
# 繪製指標追蹤分析圖
ea.trcplot(Metrics, labels = metricName, titles=metricName)
4 參考
本文爲學習筆記，參考網站爲Geatpy官網，網址如下。
首頁：http://geatpy.com/index.php/home/
文檔：http://geatpy.com/index.php/details/