Genetic Algorithms with python 学习笔记ch4
八皇后问题
在一个棋盘上放置八个皇后，要求各个皇后不能互相攻击。即各个皇后不能在同一行、同一列、同一对角线。
利用GA求解该问题，其 8queensTests.py 完整代码如下：
import datetime
import unittest
import genetic
def get_fitness(genes, size):
board = Board(genes, size)
rowsWithQueens = set()
colsWithQueens = set()
northEastDiagonalsWithQueens = set()
southEastDiagonalsWithQueens = set()
for row in range(size):
for col in range(size):
if board.get(row, col) == 'Q':
rowsWithQueens.add(row)
colsWithQueens.add(col)
northEastDiagonalsWithQueens.add(row + col)
southEastDiagonalsWithQueens.add(size - 1 - row + col)
total = size - len(rowsWithQueens) \
+ size - len(colsWithQueens) \
+ size - len(northEastDiagonalsWithQueens) \
+ size - len(southEastDiagonalsWithQueens)
return Fitness(total)
def display(candidate, startTime, size):
timeDiff = datetime.datetime.now() - startTime
board = Board(candidate.Genes, size)
board.print()
print("{}\t- {}\t{}".format(
' '.join(map(str, candidate.Genes)),
candidate.Fitness,
timeDiff))
class EightQueensTests(unittest.TestCase):
def test(self, size=8):
geneset = [i for i in range(size)]
startTime = datetime.datetime.now()
def fnDisplay(candidate):
display(candidate, startTime, size)
def fnGetFitness(genes):
return get_fitness(genes, size)
optimalFitness = Fitness(0)
best = genetic.get_best(fnGetFitness, 2 * size, optimalFitness,
geneset, fnDisplay)
self.assertTrue(not optimalFitness > best.Fitness)
def test_benchmark(self):
genetic.Benchmark.run(lambda: self.test(20))
class Board:
def __init__(self, genes, size):
board = [['.'] * size for _ in range(size)]
for index in range(0, len(genes), 2):
row = genes[index]
column = genes[index + 1]
board[column][row] = 'Q'
self._board = board
def get(self, row, column):
return self._board[column][row]
def print(self):
# 0,0 prints in bottom left corner
for i in reversed(range(len(self._board))):
print(' '.join(self._board[i]))
class Fitness:
def __init__(self, total):
self.Total = total
def __gt__(self, other):
return self.Total < other.Total
def __str__(self):
return "{}".format(self.Total)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
下面对上述代码逐一解释：首先对于八皇后这样一个问题，如果需要用遗传算法来求解的话，并不需要修改之前一直使用的 engine ，因此 genetic.py 和上一章中使用的文件内容相同。
那么如何利用 engine 来进行计算呢？下面是两个关键的步骤：
首先需要设置基因的类型
其次需要修改适应值
1.制定基因形式表示皇后的位置
class Board:
def __init__(self, genes, size):
board = [['.'] * size for _ in range(size)]
for index in range(0, len(genes), 2):
row = genes[index]
column = genes[index + 1]
board[column][row] = 'Q'
self._board = board
def get(self, row, column):
return self._board[column][row]
def print(self):
# 0,0 prints in bottom left corner
for i in reversed(range(len(self._board))):
print(' '.join(self._board[i]))
上面表示Board类表示的是整个棋盘，棋盘中 '.' 表示空白，'Q' 表示皇后,初始棋盘如下图所示：
2.设定适应值函数
class Fitness:
def __init__(self, total):
self.Total = total
def __gt__(self, other):
return self.Total < other.Total
def __str__(self):
return "{}".format(self.Total)
首先适应值由其元素 Total 值的大小决定，并且该值越小越好，那么 Total 是如何计算的呢？
def get_fitness(genes, size):
board = Board(genes, size)
rowsWithQueens = set()
colsWithQueens = set()
northEastDiagonalsWithQueens = set()
southEastDiagonalsWithQueens = set()
for row in range(size):
for col in range(size):
if board.get(row, col) == 'Q':
rowsWithQueens.add(row)
colsWithQueens.add(col)
northEastDiagonalsWithQueens.add(row + col)
southEastDiagonalsWithQueens.add(size - 1 - row + col)
total = size - len(rowsWithQueens) \
+ size - len(colsWithQueens) \
+ size - len(northEastDiagonalsWithQueens) \
+ size - len(southEastDiagonalsWithQueens)
return Fitness(total)
上面就是Total的计算过程，有点不好理解，所以先举个简单的例子：
由于八个皇后不能在同一行，也不能在同一列，因此不同皇后的行号应当不同，列号也应当不同
所以设置一个关于行号的集合 rowsWithQueens ，和一个关于列号的集合 colsWithQueens 。
由于集合之中不能有相同的元素，因此两个皇后有相同行号 x的话集合中也只有一个 x 存在。
这样的话如果集合的长度 len(rowsWithQueens) = size 就表示每个皇后所在的行是不同的
但是只满足上列得条件不一定会得到问题的解，例如：
因此应当将相同对角线也编上相同的编号，这样是对角线的编号不同就可以了。对角线分为东南对角线（如上图），和东北对角线（如下图）：
对他们的编号情况如下：
上面是东南对角线的编号，对角线对应的编号可以由（8-1-行号）+列号计算得出。
上面这个是东北对角线的编号，编号可以由行号+列号计算得出。
因此total由（size-行号个数）+（size-列号个数）+（size-东南对角线号的个数）+（size-东北对角线号的个数）得到，当total=0是，表示八皇后不能互相攻击，为最优解。
