遗传算法库DEAP的示例代码的学习和分析

最近看到用遗传算法优化量化参数的文章，觉得还是有很先进，就开始学习。这个文章主要是针对遗传算法库DEAP的示例代码的学习和分析。

代码链接：其实有不少针对这段代码文章，这里主要说说自己学习和体会。

原文链接如下： https://deap.readthedocs.io/en/master/overview.html

在分析代码前，先说说这段代码干了什么。这段代码就是如果有一个数组有十个随机数组成，如何得到一组十个最小随机数，其和是最小的。理论上，最小的就是组合就是10个0，但是因这里面因为引入了变异，可以获得负数，所以可以组合变异生成负数值。

1. 定义类型，方法creator.create(name,base,**kargs)

这个有点类似设计模式的工厂模式，这个方法创建一个新的类，名字为参数name，继承的父类为base，这个类的属性如之后的参数名称和参数值。

creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,))
对应的就是类创建代码：
class FitnessMin(base.Fitness):
    weights=(-1.0,)
        def __init__(self, values=()):
          super(FitnessMin, self).__init__(values=())
   
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin)
对应的就是类创建代码：
class Individul(list):
    self.fitness=FitnessMin
        def __init__(self):
            ….

     

        1.1 然后取看看base.Fitness这个父类，关键是weights这个属性，主要是做比较用。分析代码，会发现把传入的values序列和weights序列相乘，转为元祖wvalues，返回的时候就相除返回values

defgetValues(self):
    returntuple(map(truediv,self.wvalues,self.weights))
 
defsetValues(self,values):
    try:
        self.wvalues=tuple(map(mul,values,self.weights))

 

2.     注册方法；方法 toolbox.register (self,alias,function,*args,**kargs)

这个是一个比较核心的方法，参数第一个是别名，第二个是需要绑定的真正function，之后其实是针对这个方法的参数。这样做就可以把方法和参数二次打包成一个新方法用于遗传算法，类似于方法覆盖。

2.1 toolbox.register("attribute", random.random)

比如这个，就是给toolbox注册了random.random，使用" attribute "别名，就是random.random()返回一个0-1直接随机数，调用时候就是直接用toolbox.attr_float()

2.2 toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual,

                 toolbox.attr_float, n=IND_SIZE)

这个更加难以理解 , 是注册一个方法别名“ individual ”，关联 tools 原生方法 iniRepeat ，并且调用了三个参数。其中creator.Individual的父类就是 list ； 而toolbox.attr_float实际就是 random.random ； toolbox . individual实际效果就是initRepeat(list, random.random, 10 )。initRepeat(container, func, n)定义就是用 func 生成 n 个返回值，放在 container 。显示出来如下一个数列里面放置 10 个随机数。

2.3 toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

有了上面基础这个就理解，用一个list作为容器，然后防止toolbox.individual生成的随机数list，组成双层list。但是没有给重复次数，所以要在调用时候给定。比如两次的效果。

 

3.     定义运算， 方法还是之前注册 register 方法，最重要就是 evaluate 这个方法必须自己实现。

3.1 def evaluate(individual):

            return sum(individual),

        toolbox.register("evaluate", evaluate)

实际调用就是把之前individual的list中是个随机数，算出来随机数求和。

3.2 toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)

这个方法是交叉，输入两个长度相同数据，通常是数组；返回两个同样长度，但是组成元素交叉互换的；类似于遗传中的基因交叉。

3.2 toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.1)

这个方法是调用高斯变异，提供遗传变异，高斯变异我也不懂。就像下图显示的，输入一个数组，返回的会数组变动后如下。

其中参数mu按照介绍是均值；sigma是标准差，这个值决定变异强度，如果sigma为0时候，没有变异；indpb是独立概率（Independent probability），决定变异概率，如果为1时候，所有元素都会变异，如果是0.1，就是0.1概率；

3.3 toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)

这个方法调用的是

def selTournament(individuals, k, tournsize, fit_attr= "fitness" ):

输入一个数据组集合，比如有 10 组 individual 数据组； k 是举行多少次选拔，每举行一次选拔得到一个最优解，如果 k 是 len(pop1) ，最后返回就是同样长度数组； tournsize 是每次在十个里面选择多少个个参加选拔，这里选择是随机的，所以结果也是也看得到，虽然选择最小，但是有 5.188 这样明显很大的。还有就是就算 tournsize 改成 10 ，返回应该就是最小单一值把，试了发现还不是，每次选参赛 individual 是可以重复的，就是可以有一个 individual 重复参加，算是一个逻辑 bug 。

还有就是就算 tournsize 改成 10情况

 

4.     算法，前面所有要求的都定义好，后面就是一步步繁殖变异筛选了

pop = toolbox.population(n=50)

首先使用polulation方法生成一个50个individual实例，就像前面说的individual是一个有10个0-1随机数组成数组。

fitnesses = map(toolbox.evaluate, pop)

利用map方法，对于pop这个list中每个individual操作，计算出每个individual是个随机数的和，返回一个元祖。50个individual返回就是50个元祖。

 

for ind, fit in zip(pop, fitnesses):

ind.fitness.values = fit

这个使用了zip方法，把两个数组组合成一个新的元祖数组，这个元祖包括一个individual数组和fitness元祖，然后用ind，和fit遍历，再把fit值赋值到individual上。

上面完成了第一代50个inidividual维护。

 

后面开始繁殖，首先定义出一些参数，后面用到时候说明。

CXPB, MUTPB, NGEN = 0.5, 0.2, 40

后面就是一个很长的逻辑，首先第一个定义了NGEN，进行多少代繁殖筛选，这里NGEN是40代。

然后使用select方法，进行50次选拔，每次三个，保留其中individual fitnes最新的那个。

第一遍的select只是引用，所以还要克隆。

然后利用zip，把offspring中两个不同individual组合成一个元祖数组，这个元祖有两个不同individual，然后有50%机会进行交叉繁殖。

同时有20%机会进行突变。

突变和繁殖后，这些individual都没有fitness，后面就是就是给这些繁殖和突变的individual计算fitness并绑定。

然后用所以的下一代代替上一代。最后经过四十代繁殖返回pop

    for g in range(NGEN):
        # Select the next generation individuals
        offspring = toolbox.select(pop, len(pop))
        # Clone the selected individuals
        offspring = map(toolbox.clone, offspring)
 
        # Apply crossover and mutation on the offspring
        for child1, child2 in zip(offspring[::2], offspring[1::2]):
            if random.random() < CXPB:
                toolbox.mate(child1, child2)
                del child1.fitness.values
                del child2.fitness.values
 
        for mutant in offspring:
            if random.random() < MUTPB:
                toolbox.mutate(mutant)
                del mutant.fitness.values
 
        # Evaluate the individuals with an invalid fitness
        invalid_ind = [ind for ind in offspring if not ind.fitness.valid]
        fitnesses = map(toolbox.evaluate, invalid_ind)
        for ind, fit in zip(invalid_ind, fitnesses):
            ind.fitness.values = fit
 
        # The population is entirely replaced by the offspring
        pop[:] = offspring

 

5.    执行 main() 就可以等到 40 代以后的 pop ，然后可以用遍历发现各个 sum 都是负数，由于原来随机并不会产生负数，应该都是高斯变异突变效果，而这些突变也很好保留下来。

最后， best_ind = tools.selBest(pop, 1 )[ ] 可以等到最好的一个 individual ，发现 individual 里面都是负数，都是突变的值。

    pop = main()
    for individual in pop:
        print(individual.fitness.values)
    print("-- End of (successful) evolution --")
    best_ind = tools.selBest(pop, 1)[0]
    print best_ind, best_ind.fitness.values

最后源代码可以在我的GitHub里面找到，

https://github.com/BillyZhangGuoping/MarketDataAnaylzerbyDataFrame/blob/master/GeneticOptimizeforVNPYStrategy/GeneticTrain.py

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