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遺伝的アルゴリズム プログラムがより迅速に結果を返せるようにするために、コードを追加または省略する効果的な方法を探しています。プログラムの目標は、文字列を受け入れて、できるだけ一致する他の文字列を作成することです。新しく作成された文字列が最も近いもの (上位 5 つ) と一致し、子孫を生成します (そのうちのいくつかは、長さに影響を与えずに新しい乱数を文字列に入れる突然変異を持っています)。すべて正常に動作しますが、長い文字列 (4 以上) を完全に一致させるには、計り知れないほどの世代が必要です。tl;drの長さについて申し訳ありませんが、これが私の現在のコードです。批判しろ!

    #include "stdio.h"
    #include "fstream"
    #include "ctime"
    #include "iostream"
    #include "string"
    #include "windows.h"

    #define CHARACTERS 16
    #define STRINGS 100
    /*
    Enter String(max 16 chars)
    Generate 100 words of the same length
    Check for Fitness(how close each word is to the string)
    Every generation: display top 5
    Clone the top 5
    Top 20 reproduce(mix each other's chars)
    1/1000 chance the children might mutate(each newly mixed string or char might have a completely random number)

    */

    typedef struct _stringHolder
    {
        char randString[CHARACTERS];
        int fitness;
    }StringHolder;


//Randomly generate 100 words
void generate(char *myString, StringHolder *SH)
{
    unsigned seed = time(0);
    srand(seed);
        //int i = 0;
    int j = 0;
    char randChar;
        //char showString[CHARACTERS];
    for(int i=0; i<STRINGS; i++)
    {
        for(int j=0; j<strlen(myString); j++)
        {
            randChar = ('a' + (rand() %26));
            SH[i].randString[j] = randChar;
        }
        //limiter so that it doesn't crash
        SH[i].randString[strlen(myString)] = 0;
    }
}

//Check the similarity of the random strings to the original string.
void getFitness(char *myString, StringHolder *SH)
{
    for(int i=0; i<STRINGS; i++)
    {
        for(int j=0; j<strlen(myString); j++)
        {
            if(SH[i].randString[j] == myString[j])
            { SH[i].fitness++; }
        }
    }
}

//Sort the strings
void sortByFitness(char *myString, StringHolder *SH)
{

        bool swapped = 1;
        while(swapped)
        {
            swapped = 0;
            for(int a=0; a<STRINGS-1; a++)
            {
                if(SH[a].fitness < SH[a+1].fitness)
                {
                    swapped = 1;


                        StringHolder temp[STRINGS]; 
                        temp[a] = SH[a+1]/*.randString[i]*/;
                        SH[a+1]/*.randString[i]*/ = SH[a]/*.randString[i]*/;
                        SH[a]/*.randString[i]*/ = temp[a];

                    /*if(SH[a].fitness < SH[a+1].fitness)
                    { swapped = 0; }*/
                }
            }
        }//while
}

//Clone the Top 5 strings
void cloneTopFive(char *myString, StringHolder *SH, StringHolder *cloneString)
{
    for(int i=0; i<5; i++)
    {       
            cloneString[i]/*.randString[j]*/ = SH[i]/*.randString[j]*/;
            //printf("cloneString[%d] now holds %s.\n", i, SH[i].randString);

    }
}
//Reproduce the Top 20 strings by mixing and matching elements between strings
void reproduceTopTwenty(char *myString, StringHolder *SH /*char *cloneString*/)
{
    /*for(int h=5; h<95; h++)
    {*/
        for(int i=0; i<20; i++)
        {
            for(int j=0; j<strlen(myString)-1; j++)
            {
                //char temp[16];
                //temp[i] = 
                SH[i].randString[j] = SH[1 + (rand() %20)].randString[1 + (rand() %strlen(myString)-1)];
                int randomNumber;
                randomNumber = (1 +(rand() %100));
                if(randomNumber == 7)
                {
                    SH[i].randString[1 + (rand() %strlen(myString)-1)] = ('a' + (rand() %26));
                }
            }
        }

}
//Randomize the other 75 numbers and place the cloned Top 5 at the end of the String Holder(SH)
void randomizeOther75(char *myString, StringHolder *SH, StringHolder *cloneString)
{
    for(int i=20; i<STRINGS; i++)
    {
        for(int j=0; j<strlen(myString); j++)
        {
            SH[i].randString[j] = ('a' + (rand() %26));
        }
    }

    for(int i=0; i<5; i++)
    {
        for(int j=0; j<strlen(myString); j++)
        {
            int v = i + 94;
            SH[v].randString[j] = cloneString[i].randString[j];
        }
    }

}
void printGen(char *myString, StringHolder *SH)
{
    for(int i=0; i<5; i++)
        {       
            if(SH[i].fitness == strlen(myString))
             { printf("%s has %d fitness. Perfection!\n", SH[i].randString, SH[i].fitness); }
            else
             printf("%s has %d fitness.\n", SH[i].randString, SH[i].fitness);
        }
}
void main()
{
    char myString[CHARACTERS];
    StringHolder cloneString[5];
    StringHolder SH[STRINGS];
    for(int i=0; i<STRINGS; i++)
    { SH[i].fitness = 0; }

    printf("Enter your name(no whitespaces): ");
    scanf("%s", myString);
    /*while(strlen(myString) >= CHARACTERS)
    {
        printf("Please type a string with less than 16 characters\n");
        scanf("%s", myString);
    }*/
    //printf("%s\n", myString);

    //first generation
    generate(myString, SH);
    int gen = 0;
    while(1)
    {   
        char x = ' ';
    /*  printf("Insert something. Anything!");
        scanf(&x);*/


        /*char newString[CHARACTERS];
        for(int i=0; i<5; i++)
        {
            for( int j=0; j< strlen(myString); j++)
            {           
                newString[j] = SH[i].randString[j]; 
            }
            newString[strlen(myString)] = 0;
            printf("%s has %d fitness.\n", newString, SH[i].fitness);
        }*/

        printf("\n");
        while(x==' ')
        {
            printf("Generation %d: \n", gen);
            getFitness(myString, SH);
            sortByFitness(myString, SH);

            printGen(myString, SH);

            for(int i=0; i<STRINGS; i++)
            { SH[i].fitness = 0; }

            cloneTopFive(myString, SH, cloneString);
            reproduceTopTwenty(myString, SH);
            randomizeOther75(myString, SH, cloneString);
            /*getFitness(myString, SH);
            sortByFitness(myString, SH);

            for(int i=0; i<5; i++)
            {
                printf("%s has %d fitness.\n", SH[i].randString, SH[i].fitness);
            }
            printf("\n");*/

            //printf("\nInsert ' ' to continue!\n");

            //scanf("%c",&x);
            gen++;
        }   
}
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GA が不十分に収束する大きな理由の 1 つは、フィットネス関数です。プログラムの他の部分の潜在的なコーディング エラーを無視して、完全に一致した文字のみに報酬を与えます。フィットネスの状況は次のようになります (私の ASCII アートを恐れてください!)。

____________ ____________
           | | | |
           |_|
abcdef G hijklm

G は目的の文字です。アルゴリズムは、G を見つける方法をまったく知りませんが、まったくの運によるものです。基本的に、ランダム化された文字単位のブルート フォース検索を実装しました。

フィットネス関数が正しい解への「近さ」に報いるようにすると、収束がはるかに速くなります。また、人口パラメータ、突然変異、クロスオーバーなどを微調整します。

于 2010-12-13T00:00:17.150 に答える
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GAのパラメータを確認する必要があります。あなたの人口は、そのような単純な計算には小さすぎます。10または100Kでなくても、少なくとも1000まで上げるのに問題はありません。すぐに良い結果に収束するのに十分なソリューションがプールにないだけです。

さらに、エリート主義(次世代のためにクローンを作成する候補者の数)はかなり高いです。あなたは一般的にエリート主義のために2%を超えたくないです。

また、クロスオーバー機能をどのように実行しているかを確認することもできます。通常、上位20%だけでなく、母集団全体に対してクロスオーバーを実行する必要があります。クローンされていない95個の値すべてをクロスオーバー関数に渡すと、母集団の多様性が増します。

キャメロンが言ったように、あなたの問題はおそらくあなたのコードではなくあなたのパラメータにあり、それは完全に異なる問題ですが、これはあなたの途中であなたを助けるはずです。幸運を!

于 2010-12-12T23:52:14.403 に答える
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個々のアルゴリズムのほとんどの領域 (フィットネス評価など) は、個別に実行できます。いくつかの本当に素晴らしいスピードアップのために、これらを並行して実行することをお勧めします。CUDAは優れたアーキテクチャです。

于 2010-12-12T23:38:11.333 に答える
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残念ながら、遺伝的アルゴリズムの性質上、パラメータを微調整して、解をより速く見つけられるかどうかを確認するだけで済む場合があります。上位 10 人、上位 7 人、または上位 3 人のクローンを作成してみてください。上位 20 人を (たとえば) 50 人に変更します。突然変異率を増減します。

残念ながら、この種の微調整なしで「正しい」パラメーターを決定できるように、GA についてはまだ十分に理解していません。

コードの最適化は、各世代をより高速に実行できるまったく別の質問ですが、あなたが抱えている問題は、世代が多すぎることだと思うので、それについては話しません.

于 2010-12-12T23:44:41.480 に答える