¿Usando algoritmos genéticos para una solución de matrices?
Estoy buscando una biblioteca de GA que pueda manejar mi codificación y me gustaría saber si puedo usar mi función de aptitud de manera útil.
La solución a mi problema se parece a una matriz:
[[0,2,3,0],
[1,2,0,0],
[0,2,0,0]]
Todos los vectores tendrán longitud 8 (aquí tienen 4 para hacerlo más pequeño), y el número de vectores está fijo para cada problema, para problemas complejos, esto es, por supuesto, mayor que 3.
Por lo general, el GA maneja problemas codificados como
[1,
0,
1,]
Entonces, en lugar de enteros, tengo listas. Mi gen no es un vector sino una matriz. Sé que puedo considerar una matriz como un vector si la aplané, pero como no estoy acostumbrado al GA, pensé que tal vez hay formas de no tener que hacerlo.
Mi función de aptitud puede asignar a cada vector una puntuación, por lo que puedo sacar la parte buena de los genes, ¿o esto no se usa en GA?
¿Hay una biblioteca en Python que pueda usar con mi codificación?
davy.ai
Hay varias bibliotecas de GA en python que pueden manejar codificaciones personalizadas. Una de estas bibliotecas es DEAP (Algoritmos Evolutivos Distribuidos en Python). DEAP proporciona varias herramientas personalizables para codificación, mutación, cruce y selección.
Para utilizar su función de fitness, puede definirla como una función de evaluación en DEAP. DEAP proporciona un marco para definir funciones de evaluación para codificaciones personalizadas.
En resumen, puede utilizar DEAP u otras bibliotecas de GA en python para manejar su codificación y evaluar su función de fitness.