Geatpy遗传算法使用手册.pdf

Geatpy是一款基于Python语言的遗传算法工具包，它采用了面向对象的设计思路，为用户提供了一个简单封装、易于与其他算法或项目相结合的进化算法框架。本手册将详细介绍Geatpy的结构、数据结构、快速入门、进化算法模板以及多染色体混合编码等知识点。 一、Geatpy总览部分，首先介绍了Geatpy的文件结构，包括核心代码文件夹“core”、算法模板文件夹“templates”、测试平台“testbed”、案例文件夹“demo”以及包含面向对象算子类的“operators”。接着，手册介绍了Geatpy的四个主要类：Algorithm、Population、PsyPopulation和Problem，它们分别对应算法模板的顶级父类、种群类、多染色体种群类和问题类。 在Geatpy中，Problem类用于定义优化问题的信息，例如问题名称、目标维度、决策变量个数、变量范围等，并通过maxormins列表记录各个目标函数的优化方向，通过varTypes行向量记录决策变量的类型。Population类表示种群，每个个体包含一条染色体、译码矩阵、目标函数值以及适应度。PsyPopulation类继承自Population类，用于支持多染色体混合编码，每个个体可包含多条染色体。Algorithm类是进化算法的核心，负责存储相关参数并实现具体的进化算法。 二、Geatpy数据结构部分，手册详细说明了Population类和PsyPopulation类的内部属性和方法，包括种群的存储结构、染色体矩阵、目标函数值矩阵等。其中，Population类中的Chrom属性存储所有个体的染色体，而ObjV属性存储每个个体的所有目标函数值。PsyPopulation类通过列表存储多个染色体和对应的编码方式以及译码矩阵。 三、快速入门部分，手册指导用户如何通过定义继承自Problem的子类来实现对具体问题的定义，并展示了如何直接调用Geatpy工具箱的库函数来解决实际问题。这部分内容适合那些对面向对象编程不熟悉，但又需要快速使用Geatpy的用户。 四、进化算法模板部分，手册描述了Geatpy提供的进化算法模板，这些模板通过继承Algorithm类并实现具体的进化算法。例如，moea_NSGA3_templet.py是实现了NSGA-III多目标优化算法的模板类。此外，还介绍了如何利用Geatpy的算子类来实现自适应的重组和变异算子。 五、多染色体混合编码部分，手册详细讲解了PsyPopulation类的使用方法，即如何使用多染色体对问题进行编码。这部分内容涉及到了多染色体编码的存储方式、编码方式以及译码矩阵等概念。 在使用Geatpy时，用户需要根据具体问题定义问题类Problem，然后选择合适的算法模板Algorithm，创建种群Population或多染色体种群PsyPopulation，并调用相应的方法来执行进化过程。用户可以利用内置的算子类，或者自定义算子类来实现问题的求解。 总而言之，Geatpy为遗传算法的研究和应用提供了一个功能强大、结构清晰、易于扩展的工具箱。通过本手册，用户可以学习如何使用Geatpy进行遗传算法的设计与实现，解决实际的优化问题。