Funktion maximieren in Java

Question

Ich folgte an example über einen genetischen Algorithmus in Java. Obwohl ich das Konzept dieser Anwendung verstehe, verstehe ich nicht, wie ich eine Formel meiner Wahl anwenden und den genetischen Algorithmus mit x (ein Individuum-Gen) seinen höchsten Wert finden lassen würde.

Ich habe versucht, den folgenden Code, um die Fitness den Wert der Formel wie folgt zurückkehren zu müssen:

static int getFitness(Individual individual) { 
    int fitness = 0; 

    Integer x = Integer.parseInt(individual.toString(), 2); 
    fitness = calculateFormula(x); 

    return fitness; 
} 

public static int calculateFormula(int x) { 
    int result = (-x * x) + (7 * x); 

    return result; 
} 

Aber mit dem Tutorial Ich folgte, soll man eine Lösung am Anfang spezifizieren. Aber wenn ich das tue, wird es nach dieser Lösung suchen und nicht den Wert von x, der den höchsten result zurückgeben wird. Wenn Sie keine Lösung angeben, endet sie einfach, wenn das Gen 0 gefunden wurde.

Also die Frage: Wie würde ich eine Formel auf den Genetischen Algorithmus anwenden, so wird es für das höchste Ergebnis der Formel -x² + 7x suchen?

Answer 1

Mit „eine Lösung Angabe von“ meinen Sie wahrscheinlich die folgende Funktion in dem Blog:

static int getMaxFitness() { 
    int maxFitness = solution.length; 
    return maxFitness; 
} 

Welche Probleme in Ihrem Fall verursacht. Die stumme Lösung:

static int getMaxFitness() { 
    return 12; 
} 

Nun wird der Algorithmus finden 3 (00011 Sie benötigen nur 5 Bit/Gene 0-31 zu überprüfen) oder 4 (00100), wie es soll.

Für eine intelligente Lösung, die wir bei den Abbruchkriterien suchen:

int generationCount = 0; 
while(myPop.getFittest().getFitness() < FitnessCalc.getMaxFitness()){ 
    generationCount++; 
    System.out.println("Generation: "+generationCount+" Fittest: "+myPop.getFittest().getFitness()); 
    myPop = Algorithm.evolvePopulation(myPop); 
} 

Sie suchten nach einer Lösung suchen stoppen könnte, wenn keine Verbesserung für X Generationen war:

int bestFitness = Integer.MIN_VALUE; 
Individual bestIndividual = null; 
int noImprovementCount = 0; 
for (int generationCount = 1;; generationCount++) { 
    System.out.println("Generation: "+generationCount+" Fittest: "+myPop.getFittest().getFitness()); 
    myPop = Algorithm.evolvePopulation(myPop); 
    if (bestFitness < myPop.getFittest().getFitness()) { 
    bestIndividual = myPop.getFittest(); 
    bestFitness = bestIndividual.getFitness(); 
    noImprovementCount = 0; 
    } else if (++noImprovementCount == 5) { // X = 5 
    break; 
    } 
}