genetic-algorithm

Rust的遗传算法实现。灵感来自书籍 Genetic Algorithms in Elixir

该方法的三个主要元素

• 基因型（搜索空间）
• 适应度函数（搜索目标）
• 策略（搜索策略）
  • 进化（进化策略）
  • 排列（适用于小搜索空间，具有100%保证）
  • 爬山法（当搜索空间是凸的，局部最优解少或交叉不可行/效率低时）

术语

• 种群：一个种群有 population_size 个个体（称为染色体）。
• 染色体：一个染色体有 genes_size 个基因
• 基因：基因是染色体中的位置和基因（等位基因）值的组合
• 等位基因：等位基因是基因的可能值
• 基因型：包含基因和等位基因，并知道如何高效地生成和变异染色体
• 适应度：知道如何确定染色体的适应度

文档

见 docs.rs

快速使用

use genetic_algorithm::strategy::evolve::prelude::*;

// the search space
let genotype = BinaryGenotype::builder() // boolean alleles
    .with_genes_size(100)                // 100 genes per chromosome
    .build()
    .unwrap();

println!("{}", genotype);

// the search goal to optimize towards (maximize or minimize)
#[derive(Clone, Debug)]
pub struct CountTrue;
impl Fitness for CountTrue {
    type Allele = BinaryGenotype; // bool
    fn calculate_for_chromosome(&mut self, chromosome: &Chromosome<Self::Allele>) -> Option<FitnessValue> {
        Some(chromosome.genes.iter().filter(|&value| *value).count() as FitnessValue)
    }
}

// the search strategy
let mut rng = rand::thread_rng();     // a randomness provider implementing Trait rand::Rng
let evolve = Evolve::builder()
    .with_genotype(genotype)
    .with_population_size(100)                     // evolve with 100 chromosomes
    .with_target_fitness_score(100)                // goal is 100 times true in the best chromosome
    .with_fitness(CountTrue)                       // count the number of true values in the chromosomes
    .with_crossover(CrossoverUniform::new(true))   // crossover all individual genes between 2 chromosomes for offspring
    .with_mutate(MutateOnce::new(0.2))             // mutate a single gene with a 20% probability per chromosome
    .with_compete(CompeteElite::new())             // sort the chromosomes by fitness to determine crossover order
    .with_reporter(EvolveReporterSimple::new(100)) // optional builder step, report every 100 generations
    .call(&mut rng);
    .unwrap()

println!("{}", evolve);

示例

使用 cargo run --example [EXAMPLE_BASENAME] --release