Golang遗传算法实现与优化插件库goga的使用

概述

Goga是一个用Golang实现的遗传算法库。它通过将不同的行为注入到主遗传算法对象中来使用和配置。主要的可注入组件包括模拟器(simulator)、选择器(selector)和配对器(mater)。

基本概念

• 模拟器(Simulator): 提供一个函数，接受单个基因组并为其分配适应度分数。适应度越高，基因组在模拟中表现越好。
• 选择器(Selector): 从种群中选择基因组进行繁殖，常见实现是轮盘赌选择。
• 配对器(Mater): 接受两个基因组并将它们组合以产生新的基因组。

示例代码

字符串匹配示例

这是一个使用goga匹配目标字符串的完整示例：

package main

import (
	"fmt"
	"time"

	"github.com/tomcraven/goga"
)

const (
	kTargetString = "Hello, World!"
	kPopulation   = 1000
)

// 基因组到字符串的转换函数
func genomeToString(g goga.Genome) string {
	b := make([]byte, len(kTargetString))
	for i := 0; i < len(kTargetString); i++ {
		b[i] = byte(g.GetGene(i * 8).(byte)
	}
	return string(b)
}

// 模拟器实现
type Simulator struct{}

func (s Simulator) OnBeginSimulation() {}
func (s Simulator) OnEndSimulation()   {}

func (s Simulator) Simulate(g goga.Genome) float64 {
	fitness := 0.0
	for i := 0; i < len(kTargetString); i++ {
		// 计算每个字符的匹配度
		geneChar := byte(g.GetGene(i * 8).(byte))
		targetChar := kTargetString[i]
		if geneChar == targetChar {
			fitness += 1.0
		}
	}
	return fitness
}

func (s Simulator) ExitFunc(g goga.Genome) bool {
	return s.Simulate(g) >= float64(len(kTargetString))
}

func main() {
	// 创建遗传算法实例
	ga := goga.NewGeneticAlgorithm()
	
	// 创建种群
	population := goga.NewPopulation(kPopulation)
	for i := 0; i < kPopulation; i++ {
		// 创建基因组，每个字符8位
		genome := goga.Bitset{}
		for j := 0; j < len(kTargetString)*8; j++ {
			genome = append(genome, byte(rand.Intn(2)))
		}
		population.Add(goga.NewGenome(genome))
	}
	
	// 配置遗传算法
	ga.Simulator = Simulator{}
	ga.Selector = goga.NewRouletteSelector()
	ga.Mater = goga.NewUniformMater()
	ga.EliteConsumer = func(g goga.Genome) {
		fmt.Printf("Best: %s (Fitness: %.0f)\n", genomeToString(g), ga.Simulator.Simulate(g))
	}
	
	// 运行算法
	start := time.Now()
	ga.Init(population)
	ga.Simulate()
	
	fmt.Printf("Completed in %v\n", time.Since(start))
}

图像匹配示例

这是一个使用goga匹配输入图像的示例：

package main

import (
	"fmt"
	"image"
	"image/color"
	"image/draw"
	"image/png"
	"math/rand"
	"os"
	"time"

	"github.com/tomcraven/goga"
)

const (
	numShapes               = 100
	populationSize          = 1000
	bitsPerCoordinateNumber = 9
)

func main() {
	if len(os.Args) < 2 {
		fmt.Println("Please provide an image path")
		return
	}
	
	// 加载目标图像
	targetImage := loadImage(os.Args[1])
	bounds := targetImage.Bounds()
	
	// 创建遗传算法实例
	ga := goga.NewGeneticAlgorithm()
	
	// 创建模拟器
	simulator := NewImageSimulator(targetImage)
	ga.Simulator = simulator
	ga.Selector = goga.NewRouletteSelector()
	ga.Mater = goga.NewUniformMater()
	
	// 创建初始种群
	population := goga.NewPopulation(populationSize)
	for i := 0; i < populationSize; i++ {
		genome := createRandomGenome(numShapes, bounds, bitsPerCoordinateNumber)
		population.Add(genome)
	}
	
	// 设置精英消费者
	ga.EliteConsumer = func(g goga.Genome) {
		img := simulator.DecodeGenome(g)
		saveImage(img, "elite.png")
		fmt.Printf("Iteration: %d, Fitness: %.2f\n", ga.GetIteration(), ga.Simulator.Simulate(g))
	}
	
	// 运行算法
	start := time.Now()
	ga.Init(population)
	ga.Simulate()
	
	fmt.Printf("Completed in %v\n", time.Since(start))
}

// 图像模拟器实现
type ImageSimulator struct {
	targetImage *image.RGBA
	bounds      image.Rectangle
}

func NewImageSimulator(img image.Image) *ImageSimulator {
	bounds := img.Bounds()
	rgba := image.NewRGBA(bounds)
	draw.Draw(rgba, bounds, img, bounds.Min, draw.Src)
	return &ImageSimulator{
		targetImage: rgba,
		bounds:      bounds,
	}
}

func (s *ImageSimulator) Simulate(g goga.Genome) float64 {
	// 解码基因组为图像
	img := s.DecodeGenome(g)
	
	// 计算与目标图像的差异
	diff := 0.0
	for y := s.bounds.Min.Y; y < s.bounds.Max.Y; y++ {
		for x := s.bounds.Min.X; x < s.bounds.Max.X; x++ {
			r1, g1, b1, a1 := s.targetImage.At(x, y).RGBA()
			r2, g2, b2, a2 := img.At(x, y).RGBA()
			diff += math.Abs(float64(r1)-float64(r2)) + 
				math.Abs(float64(g1)-float64(g2)) + 
				math.Abs(float64(b1)-float64(b2)) + 
				math.Abs(float64(a1)-float64(a2))
		}
	}
	
	// 差异越小，适应度越高
	maxDiff := float64(s.bounds.Dx()*s.bounds.Dy()) * 4 * 65535
	return maxDiff - diff
}

func (s *ImageSimulator) ExitFunc(g goga.Genome) bool {
	// 可以设置终止条件，例如达到最大迭代次数
	return false
}

func (s *ImageSimulator) DecodeGenome(g goga.Genome) *image.RGBA {
	// 实现基因组到图像的转换
	// ...
}

// 辅助函数
func createRandomGenome(numShapes int, bounds image.Rectangle, bitsPerCoord int) goga.Genome {
	// 创建随机基因组
	// ...
}

func loadImage(path string) image.Image {
	// 加载图像
	// ...
}

func saveImage(img image.Image, path string) {
	// 保存图像
	// ...
}

使用建议

1. 调整种群大小和迭代次数以平衡性能和质量
2. 根据问题特点选择合适的选择器和配对器
3. 实现高效的模拟器函数，因为这是算法中最耗时的部分
4. 使用并行模拟来加速计算

通过合理配置这些参数，goga可以有效地解决各种优化问题。