我正在使用Jenetics进行多目标优化问题(MOP)的实验。我创建的一个玩具问题是在给定的每个子集都有一个限制的情况下,从给定的集合中选择两个子集,以使其总和最大化。但是,我想确保两个子集互斥。创建两个染色体的基因型时如何设置此约束?
我用于解决玩具问题的装置是:
private static final ISeq<Integer> SET = ISeq.of( IntStream.rangeClosed( 1, 10 )
.boxed()
.collect( Collectors.toList() ) );
我的问题的签名是:
Problem<List<ISeq<Integer>>, BitGene, Vec<int[]>>
编解码器为:
@Override public Codec<List<ISeq<Integer>>, BitGene> codec() {
Objects.requireNonNull( SET );
final Genotype<BitGene> g =
Genotype.of( BitChromosome.of( SET.length() ), BitChromosome.of( SET.length() ) );
return Codec.of(
g,
gc -> gc.stream().map( z -> z.as( BitChromosome.class ).ones().mapToObj( SET )
.collect( ISeq.toISeq() ) ).collect( Collectors.toList() )
);
}
我已将第一个子集限制为9,将第二个子集限制为4。
[我期望两个互斥基因的初始染色体种群,这样表型最终将产生没有从SET
复制的项目的个体。
我当前得到的示例输出是:
[[4,5], [4]]
但是我希望两个人都有互斥的物品。 Jenetics如何做到这一点?
这不是问题的唯一可能编码,因为每个问题都有其自身的特征。对于多背包问题,我选择IntegerChromosome
而不是BitChromosomes
。
private static final ISeq<Integer> ITEMS = IntStream.rangeClosed(1, 10)
.boxed()
.collect(ISeq.toISeq());
public Codec<ISeq<List<Integer>>, IntegerGene> codec(final int knapsackCount) {
return Codec.of(
Genotype.of(IntegerChromosome.of(
0, knapsackCount, ITEMS.length())
),
gt -> {
final ISeq<List<Integer>> knapsacks = IntStream.range(0, knapsackCount)
.mapToObj(i -> new ArrayList<Integer>())
.collect(ISeq.toISeq());
for (int i = 0; i < ITEMS.length(); ++i) {
final IntegerGene gene = gt.get(0, i);
if (gene.intValue() < knapsackCount) {
knapsacks.get(gene.intValue()).add(ITEMS.get(i));
}
}
return knapsacks;
}
);
}
上面给出的编解码器选择一个IntegerChromoses
,其长度为背包项目的数量。它的基因范围将大于背包的数量。项目i将被放入具有IntegerChromosome.get(0, i).intValue()
染色体索引的背包中。如果索引超出有效范围,则跳过该项目。这种编码将保证项目的明确划分。
如果您想要一组不同的基因,则必须定义两个不同的基因组。
private static final ISeq<Integer> SET1 = IntStream.rangeClosed(1, 10)
.boxed()
.collect(ISeq.toISeq());
private static final ISeq<Integer> SET2 = IntStream.rangeClosed(11, 20)
.boxed()
.collect(ISeq.toISeq());
public Codec<ISeq<ISeq<Integer>>, BitGene> codec() {
return Codec.of(
Genotype.of(
BitChromosome.of(SET1.length()),
BitChromosome.of(SET2.length())
),
gt -> ISeq.of(
gt.getChromosome(0).as(BitChromosome.class).ones()
.mapToObj(SET1)
.collect(ISeq.toISeq()),
gt.getChromosome(1).as(BitChromosome.class).ones()
.mapToObj(SET2)
.collect(ISeq.toISeq())
)
);
}
使用两个整数集,您将保证与众不同。