Flutter遗传算法与进化计算插件genetic_evolution的使用
Flutter 遗传算法与进化计算插件 genetic_evolution
的使用
简介
genetic_evolution
是一个模拟遗传进化算法的包。
目录
基本用法
首先,你必须定义自己的 GeneService
,描述DNA链中的基因。注意我们定义了一个类型为 <String>
的基因。
class MyGeneService extends GeneService<String> {
// 实现基因服务方法
}
然后,你必须定义自己的 FitnessService
,描述实体DNA的表现效果。
class MyFitnessService extends FitnessService<String> {
// 实现适应度服务方法
}
接下来,你可以初始化一个 GeneticEvolution
对象。
GeneticEvolution geneticEvolution = GeneticEvolution(
geneticEvolutionConfig: GeneticEvolutionConfig(
numGenes: 10,
mutationRate: 0.25
),
fitnessService: MyFitnessService(),
geneService: MyGeneService(),
);
最后,你可以通过 nextGeneration()
获取下一代。
Generation generation = await geneticEvolution.nextGeneration();
示例
简单单词示例
这个单词示例的代码可以在 /example/word_example
文件夹中找到。
以下是包含该示例主要源代码的 word_home_page.dart
文件:
import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:genetic_evolution/genetic_evolution.dart';
import 'package:word_example/word_fitness_service.dart';
import 'package:word_example/word_gene_service.dart';
// 定义目标单词
const target = 'HELLO WORLD';
/// 通过文本展示遗传进化的一个例子。
class WordHomePage extends StatefulWidget {
const WordHomePage({
super.key,
this.autoPlay = true,
});
final bool autoPlay;
@override
State<WordHomePage> createState() => _WordHomePageState();
}
class _WordHomePageState extends State<WordHomePage> {
late GeneticEvolution<String> geneticEvolution;
Generation<String>? generation;
bool isPlaying = false;
int? waveTargetFound;
@override
void initState() {
final numGenes = target.characters.length;
const populationSize = 30;
const mutationRate = 0.05; // 5%
final wordFitnessService = WordFitnessService();
final wordGeneService = WordGeneService();
final GeneticEvolutionConfig geneticEvolutionConfig =
GeneticEvolutionConfig(
numGenes: numGenes,
populationSize: populationSize,
mutationRate: mutationRate,
);
geneticEvolution = GeneticEvolution(
geneticEvolutionConfig: geneticEvolutionConfig,
fitnessService: wordFitnessService,
geneService: wordGeneService,
);
// 初始化第一代
geneticEvolution.nextGeneration().then((value) {
setState(() {
generation = value;
});
});
super.initState();
}
@override
Widget build(BuildContext context) {
final generation = this.generation;
if (generation == null) {
return const CircularProgressIndicator();
}
WidgetsBinding.instance.addPostFrameCallback((timeStamp) async {
if (isPlaying) {
await Future.delayed(const Duration(milliseconds: 100));
geneticEvolution.nextGeneration().then((value) {
setState(() {
this.generation = value;
});
});
}
});
// 检查目标是否已被找到
if (waveTargetFound == null && convertWord(generation.population.topScoringEntity) == target) {
waveTargetFound = generation.wave;
}
// 将所有实体转换为单词
final List<Widget> wordRows = [
const Row(
mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
children: [
Text('value'),
SizedBox(width: 72),
Text('score'),
],
),
];
final entities = generation.population.entities;
for (var entity in entities) {
String word = convertWord(entity);
wordRows.add(
Row(
mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
children: [
Text(word),
const SizedBox(width: 24),
Text(entity.fitnessScore.toString()),
],
),
);
}
return Scaffold(
body: SafeArea(
child: Column(
crossAxisAlignment: CrossAxisAlignment.center,
children: [
const Text(
'Target: $target',
),
Text(
'Wave: ${generation.wave.toString()}',
),
Row(
mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
children: [
Column(
children: [
const Text('Top Value'),
Text(
convertWord(generation.population.topScoringEntity),
),
],
),
const SizedBox(width: 24),
Column(
children: [
const Text('Top Score'),
Text(
generation.population.topScoringEntity.fitnessScore.toString(),
),
],
),
],
),
if (waveTargetFound != null)
Text('Target reached at wave: $waveTargetFound'),
const SizedBox(height: 24),
const Text('Entities'),
Flexible(
child: ListView(
children: wordRows,
),
),
],
),
),
floatingActionButton: FloatingActionButton(
onPressed: () {
if (widget.autoPlay) {
setState(() {
isPlaying = !isPlaying;
});
} else {
geneticEvolution.nextGeneration().then((value) {
setState(() {
this.generation = value;
});
});
}
},
child: (!widget.autoPlay || !isPlaying)
? const Icon(Icons.play_arrow)
: const Icon(Icons.pause),
),
);
}
String convertWord(Entity<String> entity) {
String word = '';
for (var gene in entity.dna.genes) {
var value = gene.value;
word += value;
}
return word;
}
}
文件解析
你可以将特定世代写入文件,并从文件中读取特定世代。
首先,定义自己的 JsonConverter
。这个类描述如何将类型 <T>
的对象转换为 JSON。
class GeneJsonConverter extends JsonConverter<String, Map<String, dynamic>> {
@override
fromJson(Map<String, dynamic> json) {
return json['text'];
}
@override
toJson(String object) {
return {'text': object};
}
}
接下来,基于上述 JsonConverter
定义你的 FileParser
对象。
final fileParser = FileParser<String>(
geneJsonConverter: GeneJsonConverter(),
);
在 GeneticEvolution
构造函数中包含这个 fileParser
。
final geneticEvolution = GeneticEvolution(
fileParser: fileParser,
// 其他参数
)
现在,你可以将当前的 Generation
写入文件。
geneticEvolution.writeGenerationToFile();
最后,你可以从文件中加载特定的 Generation
。
geneticEvolution.loadGenerationFromFile(wave: 10);
更多关于Flutter遗传算法与进化计算插件genetic_evolution的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html
更多关于Flutter遗传算法与进化计算插件genetic_evolution的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html
当然,下面是一个关于如何在Flutter项目中使用genetic_evolution
插件进行遗传算法与进化计算的代码示例。genetic_evolution
是一个假设的插件名称,因为实际中可能没有一个广泛使用的名为genetic_evolution
的Flutter插件。不过,我们可以基于遗传算法的基本原理来实现一个简化版本。
首先,确保你在pubspec.yaml
文件中添加了必要的依赖项(尽管这个依赖项是假设的,实际使用时需要找到或创建一个合适的库):
dependencies:
flutter:
sdk: flutter
genetic_evolution: ^x.y.z # 假设的版本号
然后,在你的Flutter项目中,你可以按照以下步骤使用遗传算法来解决一个简单的优化问题,比如寻找一个函数的最大值。
1. 定义一个目标函数
首先,我们定义一个简单的目标函数,比如一个二次函数,我们希望找到它的最大值。
double targetFunction(List<double> genes) {
// 假设我们有一个简单的二次函数 f(x) = -x^2 + 4x - 3
double x = genes.single; // 在这个例子中,我们假设只有一个基因
return -x * x + 4 * x - 3;
}
2. 初始化种群
接下来,我们初始化一个种群,每个个体都是一个可能的解决方案(即一组基因)。
import 'dart:math';
List<List<double>> initializePopulation(int populationSize, int geneLength, double minGene, double maxGene) {
List<List<double>> population = [];
for (int i = 0; i < populationSize; i++) {
List<double> individual = [];
for (int j = 0; j < geneLength; j++) {
individual.add(Random().nextDouble() * (maxGene - minGene) + minGene);
}
population.add(individual);
}
return population;
}
3. 选择、交叉和变异
实现选择、交叉和变异操作是遗传算法的核心。
List<List<double>> selection(List<List<double>> population, List<double> fitnesses) {
// 轮盘赌选择算法
double totalFitness = fitnesses.reduce((a, b) => a + b);
List<double> cumulativeFitness = [0.0];
for (int i = 0; i < fitnesses.length; i++) {
cumulativeFitness.add(cumulativeFitness.last + fitnesses[i] / totalFitness);
}
List<List<double>> newPopulation = [];
for (int i = 0; i < population.length; i++) {
double r = Random().nextDouble();
int selectedIndex = cumulativeFitness.indexWhere((f) => f >= r);
newPopulation.add(population[selectedIndex]);
}
return newPopulation;
}
List<List<double>> crossover(List<List<double>> parents, double crossoverRate) {
List<List<double>> offspring = [];
for (int i = 0; i < parents.length; i += 2) {
List<List<double>> pair = parents.sublist(i, i + 2);
if (Random().nextDouble() < crossoverRate) {
int crossoverPoint = Random().nextInt(pair[0].length);
List<double> child1 = pair[0].sublist(0, crossoverPoint) + pair[1].sublist(crossoverPoint);
List<double> child2 = pair[1].sublist(0, crossoverPoint) + pair[0].sublist(crossoverPoint);
offspring.add(child1);
offspring.add(child2);
} else {
offspring.addAll(pair);
}
}
return offspring;
}
List<List<double>> mutate(List<List<double>> population, double mutationRate, double minGene, double maxGene) {
return population.map((individual) => individual.map((gene) {
if (Random().nextDouble() < mutationRate) {
return Random().nextDouble() * (maxGene - minGene) + minGene;
}
return gene;
}).toList()).toList();
}
4. 遗传算法主循环
最后,我们将这些组件组合起来,形成一个完整的遗传算法。
void geneticAlgorithm(int populationSize, int generations, int geneLength, double minGene, double maxGene, double crossoverRate, double mutationRate) {
List<List<double>> population = initializePopulation(populationSize, geneLength, minGene, maxGene);
for (int gen = 0; gen < generations; gen++) {
List<double> fitnesses = population.map(targetFunction).toList();
List<List<double>> selectedPopulation = selection(population, fitnesses);
List<List<double>> offspring = crossover(selectedPopulation, crossoverRate);
population = mutate(offspring, mutationRate, minGene, maxGene);
// 输出每一代的最佳个体和适应度
double maxFitness = fitnesses.reduce((a, b) => Math.max(a, b));
int bestIndex = fitnesses.indexWhere((f) => f == maxFitness);
print("Generation $gen: Best Fitness = $maxFitness, Best Individual = ${population[bestIndex]}");
}
}
5. 运行遗传算法
在你的Flutter应用的某个地方(比如_MyHomePageState
的initState
方法中),调用遗传算法函数。
class _MyHomePageState extends State<MyHomePage> {
@override
void initState() {
super.initState();
geneticAlgorithm(
populationSize: 100,
generations: 1000,
geneLength: 1,
minGene: -10.0,
maxGene: 10.0,
crossoverRate: 0.7,
mutationRate: 0.01
);
}
@override
Widget build(BuildContext context) {
// ... 构建你的UI
}
}
请注意,这个代码示例是一个简化的遗传算法实现,并没有使用任何特定的genetic_evolution
插件。如果你找到了一个实际的Flutter遗传算法插件,你应该参考该插件的文档来替代或增强这里的代码。