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python - DEAP 锦标赛选择，避免重复个人的交叉

问题描述

我继承了一段使用 DEAP 的 Python 代码，通过锦标赛选择来管理交叉步骤：

#Early in the code
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=tournsize)

#Then later...
popu = toolbox.select(popu, k=len(popu))
popu = [toolbox.clone(ind) for ind in popu]
    for child1, child2 in zip(popu[::2], popu[1::2]):
        toolbox.mate(child1, child2)
        del child1.fitness.values, child2.fitness.values

在我看来，这对与自身交叉的个人没有任何保护，我想避免这种可能性。

从概念上讲，这很简单，但我不确定如何在 Python 中实现它。

可能的解决方案1：（见下面的更新） 

popu = toolbox.select(popu, k=len(popu))
for ind in range(1, len(popu), 2):
     while popu[ind] == popu[ind-1]:
          popu[ind] = toolbox.select(popu, k=1)

popu = [toolbox.clone(ind) for ind in popu]
     for child1, child2 in zip(popu[::2], popu[1::2]):
          toolbox.mate(child1, child2)
          del child1.fitness.values, child2.fitness.values

*如果可以逐个重新选择重复项，我认为在克隆之前进行重复数据删除是正确的，但我不是 100% 确定。

可能的解决方案2，更多的蛮力： 

popu = toolbox.select(popu, k=len(popu))
for ind in range(1, len(popu), 2):
     while popu[ind] == popu[ind-1]:
          popu[ind] = popu[random.randint(0,len(popu)-1)]

popu = [toolbox.clone(ind) for ind in popu]
     for child1, child2 in zip(popu[::2], popu[1::2]):
          toolbox.mate(child1, child2)
          del child1.fitness.values, child2.fitness.values

这些中的一个或两个是否应该起作用（需要注意的是，重选发生在正确的地方）？

更新：

可能的解决方案#1 需要修改。由于 toolbox.select 返回一个列表，因此需要将单个 popu 项设置为列表项，而不是整个列表本身，即使列表长度为 1。可能更容易显示解决方案，而不是把它写出来散文...

修订后的可能解决方案 1： 

popu = toolbox.select(popu, k=len(popu))
for ind in range(1, len(popu), 2):
     while popu[ind] == popu[ind-1]:
          repopu = toolbox.select(popu, k=1)
          popu[ind] = repopu[0]

popu = [toolbox.clone(ind) for ind in popu]
     for child1, child2 in zip(popu[::2], popu[1::2]):
          toolbox.mate(child1, child2)
          del child1.fitness.values, child2.fitness.values

这至少让我们度过了“它不会崩溃”的阶段，但它在做我们想要的吗？

标签： pythongenetic-algorithmdeap

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