[英]Genetic Algorithm for 8 queens puzzle
我正在尝试将遗传算法应用于 8 个皇后拼图。 我已经编写了整个算法,但是当它找到具有 6 个未命中皇后的解决方案并且无法克服它时,它会一直卡住。 我觉得存在一些多样性问题,但我不知道该怎么办。 我的问题是这种认识有什么问题,为什么它一直卡在 6 个未击中的皇后上并且不能做出最后的动作? 我已经检查了每一段代码,我认为对算法本身的进化存在一些误解。 这就是为什么我附上了整个代码。 所以我希望有人能告诉我我做错了什么。 提前致谢。
def mutate(self, children):
rnd.seed()
count = 0
for child in children:
count += 1
if rnd.random() < self.mut_prob:
i = rnd.randrange(0, 7)
ind = child[i].index(1)
child[i][ind] = 0
j = rnd.randrange(0, 7)
child[i][j] = 1
def solve(self, min_fitness= 7, max_epochs=100):
prev_pop = self.initial_population()
epochs = 0
max_fitness = 0
while (max_fitness <= min_fitness) and (epochs < max_epochs):
fitness = self.fitness_function(prev_pop)
fitness.sort(key=lambda tup: tup[1])
best_sol = fitness[len(fitness) - 1][0]
max_fitness = fitness[len(fitness) - 1][1]
mating = self.roulette(fitness)
mating_chromes = []
pop = copy.deepcopy(prev_pop)
for chrom in mating:
mating_chromes.append(pop[chrom])
pop.clear()
children = self.crossover(mating_chromes)
self.mutate(children)
fit = self.fitness_function(prev_pop)
to_destroy = self.reduction(fitness)
for el in to_destroy:
prev_pop[el] = children.pop(0)
epochs += 1
print(max_fitness)
print(epochs)
for el in prev_pop[best_sol]:
print(el)
print("\n")
print("im fine")
return 0
s = Solver_8_queens()
arr = s.solve()
您的代码的一个问题是您使用 Python 函数random.randrange()
。 文档说randrange(a, b)
将返回一个随机数x
使得a <= x < b
(注意b
不包括在内)。
当您编写类似i = random.randrange(0, 7)
您将从半开区间[0, 7)
获得一个随机数,而您(最有可能)想要的是来自闭区间[0, 7]
,因为电路板尺寸是 8x8。 因此,检查对randrange()
所有调用,如果它们不正确,请修复它们并查看它是否解决了问题。
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