Jenetics ，如何使用 GA 找到集合的子集

Question

我试图找到集合的最佳子集。 想象一下，我们需要找到对象的子集。 我们已经得到了这个子集的一些适应度函数。 所以一开始我们应该做一个子集的总体，然后使用GA我们应该尝试找到最好的子集。

我想使用 Jenetics.io，但我不知道在这种情况下如何使用它。 对我来说问题是染色体与子集的数据结构大不相同。

我想要一个函数（人口，适应度函数）来完成所有需要的工作。

我试图了解 Jenetics 究竟是如何运作的。 也许我错了，但我认为没有办法让它按照我想要的方式工作。

请给我建议，也许在这种情况下可以选择使用 Jenetics？

Answer 1

Jenetics库中有一个子集示例。 本质上，它具有以下形式：

class SubsetExample
    implements Problem<ISeq<MyObject>, EnumGene<MyObject>, Double>
{
    // Define your basic set here.
    private final ISeq<MyObject> basicSet = ISeq.empty();
    private final int subSetSize = 5;

    @Override
    public Function<ISeq<MyObject>, Double> fitness() {
        return subSet -> {
            assert(subset.size() == subSetSize);
            double fitness = 0;
            for (MyObject obj : subSet) {
                // Do some fitness calculation
            }

            return fitness;
        };
    }

    @Override
    public Codec<ISeq<MyObject>, EnumGene<MyObject>> codec() {
        return codecs.ofSubSet(basicSet, subSetSize);
    }

    public static void main(final String[] args) {
        final SubsetExample problem = new SubsetExample()

        final Engine<EnumGene<MyObject>, Double> engine = Engine.builder(problem)
            .minimizing()
            .maximalPhenotypeAge(5)
            .alterers(
                new PartiallyMatchedCrossover<>(0.4),
                new Mutator<>(0.3))
            .build();

        final Phenotype<EnumGene<MyObject>, Double> result = engine.stream()
            .limit(limit.bySteadyFitness(55))
            .collect(EvolutionResult.toBestPhenotype());

        System.out.print(result);
    }
}