GEATPY 文档阅读 ｜ 面向过程解决 TSP 问题

各种启发式方法很复杂，当时一般不需要自己手动实现，python中找到GeatPy是个还不错的包，geatpy 是 Python 中的一个进化算法库，专门用于解决复杂的优化问题。它基于遗传算法和进化策略，提供了一个高效、灵活的工具集，用于处理各种优化问题。本文以TSP问题为基础，介绍面向过程，这种最基本也是最直观的想法来介绍库中的基本API。

一、问题描述

TSP问题需要从起始点出发，经过每个点一次，最后要返回原点。要求整个过程经历的路径最短。重点是考虑每个点之间的顺序。

二、问题建模

2.1 启发式建模

我们知道我们输出的结果必然是1xN的向量，那我们的决策变量的大小为N，求解空间为NxN，在这个空间中启发式的生成决策顺序，利用目标函数来决策生成的优劣来寻找最优解。

2.2 整数规划建模

这个领域有一些标准的整数规划建模方法,具体这里不在展开。重要是避免出现子环图的问题

三、启发式方法/GeatPy

按照[1]中介绍的方法对启发式算法的过程进行简介。个人总结启发式算法的思想：

个人愚见 对于NP-Hard问题，既然我们不能自下而上的求解它、但是我们可以快速证明是否为可行解（Feasible- solution）。那我们可以随机生成初始解（1个或者多个），然后计算解对于问题的优劣程度（适应度），之后再通过超现实方式（蚁群、模拟退化、进化算法….)来对解进行重组和重生成，最终收敛得到最终的较优解

所以在进化算法中往往会存在一些基本的概念，包括：

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B[开始]
G[初始种群]
C[计算种群中的适应度]
E[进化操作，选择-重组-变异]
N[下一代种群]
Y{终止条件}
E2[结束]
B-->G-->C-->E-->N-->Y
Y--{no}-->C
Y-->E2

启发式算法相比较传统的搜索和优化算法的优势在于：

  1. 具有天然的并行性
  2. 进化算法使用的是概率转换规则，而不是非确定转化规则
  3. 进化算法使用的是目标函数和适应度条件即可影响搜索方向

其中重要的地方在于

  1. 针对特定问题的决策变量确定，也就是编码
  2. 适应度函数的确定
  3. 选择 selection、重组Reorganization和变异Variation算子

3.1 变量编码[2] Encoding

和传统的搜索问题的方式并不一样，启发式算法的搜索问题是针对求解空间的，那么需要将原始问题转换成为一个$f(x)$, 其中$x$的值域辨识搜索空间，也就是编码空间（有点绕口），编码过程中需要的基本原则

  1. 完备性：问题所有可能的解可以fully map到编码空间
  2. 可靠性：编码空间需要对应一个潜在解
  3. 非冗余性：一一对应

编码的方式对启发式搜索过程十分重要，常见的方式包括：

  1. 一维或二维度的数据列
  2. 二进制数据列的字符串
  3. 简单映射编码
  4. 多重映射编码
  5. 排列编码
  6. 树编码等等

3.2 适应度编码[3]

适应度表示的是生成解和问题之间的匹配程度，它的计算是使用遗传算法的关键要素，制定了后续选择、变异和重组的搜索方向，直接关系到搜索效率和最终求解的质量。

适应度的常见来源使用规划模型的目标函数作为适应度，其需要遵循的规则通常有：

  1. 遵循单调原则
  2. 适当的变换来影响收敛速度。比如线性变换、指数变换、幂指数变换、截断处理、罚函数、基于等级的适应度分配计算。

3.3 选择 Selection[4]

选择分为两个阶段，第一个阶段是筛选现有解来生成下一个过程的解；第二个阶段是生成的下一个过程的解再进过一次“环境选择”

第一阶段，这里是选择参与进化操作的解。为了保证“探索-利用”的均衡。一部份是适应度较高的解、另一种是随机筛选的个体。没有被选中的解不会进入变异、重组的进化操作中。

第二阶段，个体经过进化操作之后子代保留到下一代的过程。常见的方案包括全局重插入（Global reinsertion）和本地重插入（Local reinsertion）

在选择的过程中我们需要考虑如何选择才是最合理的？这里的评价标准主要包括：最优解选择概率（selective pressure）、选择偏差（bias）、多样性损失（loss of diversity）、重复选择上限（spread）、选择强度（selection intensity）、选择方差（selection variance）

经典的选择算子包括：

  1. 轮盘赌操作（roulette wheel selection），有回放的随机抽样选择
  2. 随机抽样选择（stochastic universal sampling）
  3. 锦标赛选择（tournament selection），随机选择一定规模的解来找到最优
  4. 截断选择（truncation selection）
  5. 本地搜索（local selection）
  6. 基变量选择
  7. 一对一生存竞争选择

选择算子API地址

3.4 重组[5] Recreation

重组指的是通过结合交配群体的遗传信息来产生新的个体。通常其和问题编码的二进制编码、实值编码、排列编码、树编码方式有关，需要根据不同的编码来确定不同的重组算法。

重组包括重组片段概率和重组概率：

  1. 重组片段概率，操作的片段长度
  2. 重组概率，两个是否发生重组的概率

重组算子API地址

3.5 变异[6] Mutation

变异指的是通过改变原始解来生成新解的过程。参考对于自然界的观察，这个过程的基本原则是保持多样性，来避免陷入局部最优解的风险。以下给出常见的变异算法：

  1. 二进制染色变异，在二进制中选择某些变异为0，某些变异为1
  2. 实值染色变异
  3. 均匀变异
  4. 高斯变异
  5. 多项式变异
  6. 差分变异
  7. 整数值变异
  8. 采用实值变异之后四舍五入
  9. 互换突变，在组合优化问题中染色体中的每个值都是独一无二的，因此常见的采用互换操作的方式来进行突变

变异算子API地址

四、GeatPy入门

GeatPy（Genetic and Evolutionary Algorithm Toolbox）是一个为Python设计的高性能进化算法框架和工具箱，能够快速解决单目标、多目标、多目标和组合优化问题。

4.1 概述

GeatPy开发的角度主要四个抽象类，Problem、Population、PsyPopulation、Algorithm：

  1. 问题类Problem，定义问题的名称（name）、优化目标维度（M）、决策变量维度（Dim）、决策变量范围（ranges）、决策变量边界（borders）、等式方向（maxormins）、变量类型（varTypes）、目标函数（aimFunc())、计算或读取目标函数参考值(calReferObjV())
  2. 寻解种群（Population、PsyPopulation），包括染色体（Chrom）、编码方式（Encoding）、译码矩阵（Field）
  3. 算法Algorithm，求解问题相关，包括之前抽象的各种算子

4.2 数据结构

种群染色体chrom：默认一行chrom对应一条染色体，因此维度为：

基因表现型Phen：对于染色体解码之后的表达的变量，在实值编码下两者是一致的

目标函数值ObjV：单目标函数

个体适应度FitnV:最小适应度为0，维度为

违反约束程度CV: 存储每个种群违反约束条件的程度，维度为.Note: GeatPy处理约束的方式包括罚函数法和可行性法则

4.3 快速入门 Get start

  1. 直接使用工具箱提供的库函数，通过编写脚本来实现进化算法并且求解问题
  2. 使用GeatPy提供的面向对象的算法框架，使用内置的算法模版求解问题
  3. 使用GeatPy提供的面向对象的算法框架，使用自定义进化算法实现进化算法并且求解问题

五、实现TSP问题（原始方法）

5.1 初始化问题

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# 利用脚本编程的方式来一步一步实现调用GAEATpy求解单目标优化问题
import numpy as np
import geatpy as ea # 导入geatpy库
import time 
import matplotlib.pyplot as plt

# TSP 坐标点
places=[[35.0, 35.0], [41.0, 49.0], [35.0, 17.0], [55.0, 45.0], [55.0, 20.0], [15.0, 30.0],
        [25.0, 30.0], [20.0, 50.0], [10.0, 43.0], [55.0, 60.0], [30.0, 60.0], [20.0, 65.0], 
        [50.0, 35.0], [30.0, 25.0], [15.0, 10.0], [30.0, 5.0], [10.0, 20.0], [5.0, 30.0],
        [20.0, 40.0], [15.0, 60.0]]
places = np.array(places)
distance = np.array([[np.linalg.norm(places[i]-places[j],2) for i in range(len(places))] for j in range(len(places))])

Phen = [np.arange(len(places)) for i in range(10)]
for i in range(10):
    np.random.shuffle(Phen[i])
print(len(places))

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TSP问题

5.2 定义目标函数

记得目标函数的输入是，输出是 

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def aimFunc(Phen):
    ''' 
    输入求解之后返回目标值
    '''
    res = []
    for i in range(len(Phen)):
        temp = 0
        for j in range(len(Phen[i])-1):
            temp += distance[Phen[i][j]-1,Phen[i][j+1]-1]
        res.append(temp)
    res = np.array(res)
    res = res.reshape(-1,1)
    return res

5.3 定义种群属性

需要确定种群的：

  1. 编码方式（决策变量variable和染色体Chromosome）之间的关系
  2. 确定染色体的变化范围，FieldD，具体包括变量类型、变量上下限、上下限等号
  3. 种群数量

因为TSP问题属于组合优化问题，因此可以采用排序编码，这样情况下“染色体”和“决策变量”是一直的，因此不需要相互转换

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# 定义约束变量的范围，以及是否包含等号
Encoding = 'P' # 编码方式，采用二进制编码
# 定义变量类型
varTypes = np.ones((len(places))) # 0表示实数，1表示整数
x1 = np.zeros((len(places)))
b1 = np.zeros((len(places)))
x2 = np.ones((len(places)))*(len(places)+1)
b2 = np.zeros((len(places)))

ranges = np.vstack([x1,x2])
borders = np.vstack([b1,b2])

FieldD = ea.crtfld(Encoding,
                   varTypes,
                   ranges,
                   borders)

# 创建种群
NIND = 40
MAXGEN = 200
maxormins = [1] # 1表示求最大值，-1表示求最小值
Lind = int(np.sum(FieldD[0,:])) # 计算染色体长度

5.4 定义进化过程

进化过程主要需要确定

  1. 选择算子，这个一般是通用的；可以参考API文档来看
  2. 交叉算子，这个需要根据具体的编码方式来确定；可以参考API文档来看
  3. 变异算子，这个也需要根据具体的编码方式来确定；可以参考API文档来看

这里有一个坑就是算子的实现GeatPy也在不断更新，这里采用ea.crtpc和ea.Mutpp来构造

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selectStyle = 'rws' # 采用轮盘赌选择
recStyle = 'xovox' # 采用两点交叉
mutStyle = 'mutpp' # 采用二进制染色体的变异算子

pc = 0.7 # 交叉概率
pm = 0.2 # 变异概率
Obj_trace = np.zeros((MAXGEN,4)) # 定义目标函数值记录器
var_trace = np.zeros((MAXGEN,Lind)) # 定义变量记录器

start_time = time.time() # 开始计时
Chrom = ea.crtpc(Encoding, NIND, FieldD) # 根据编码格式、编码范围、种群数量构建初始种群染色体
variable = Chrom # 根据染色体编码形式得到初始种群变量值
ObjV = aimFunc(variable) # 计算种群的目标函数 or 种群的适应度函数
mutOper = ea.Mutpp(Pm=0.2,MutN=2)
best_ind = np.argmax(ObjV) # 计算当代最优个体的序号

5.5 求解过程

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# 开始进化
for gen in range(MAXGEN):
    FitnV = ea.ranking(maxormins*ObjV) # 计算种群对应的适应度函数值

    # ---------- 进化 -----------------#
    SelCh = Chrom[ea.selecting(selectStyle, FitnV, NIND-1), :] # 选择selection
    SelCh = ea.recombin(recStyle, SelCh, pc) # 重组recreation
    SelCh = mutOper.do(Encoding,SelCh,FieldD)
    # SelCh = ea.mutate(mutStyle, Encoding, SelCh) # 变异 mutation
    Chrom = np.vstack([Chrom[best_ind, :], SelCh]) # 更新 update
    # ---------- 结束 -----------------#

    Phen = Chrom # 新种群解码操作
    ObjV = aimFunc(Phen) # 新种群的目标函数

    # 日志
    best_ind = np.argmin(ObjV) # 计算当代最优个体的序号
    Obj_trace[gen,0] = np.sum(ObjV)/ObjV.shape[0] # 记录当代种群的目标函数均值
    Obj_trace[gen,1] = ObjV[best_ind] # 记录当代种群最优个体目标函数值
    Obj_trace[gen,2] = ObjV.mean() # 记录当代种群最优个体目标函数值
    Obj_trace[gen,3] = ObjV.std() # 记录当代种群目标函数值的标准差
    var_trace[gen,:] = Chrom[best_ind, :] # 记录当代种群最优个体的变量值
end_time = time.time() # 结束计时
times = end_time - start_time # 计算耗时

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TSP求解过程

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结果示意图

  1. http://geatpy.com/index.php/2019/07/28/第一章：概述/ ↩
  2. http://geatpy.com/index.php/2019/07/28/第二章：编码/ ↩ ↩
  3. http://geatpy.com/index.php/2019/07/28/第三章：适应度/ ↩
  4. http://geatpy.com/index.php/2019/07/28/第四章：选择/ ↩
  5. http://geatpy.com/index.php/2019/07/28/第五章：重组/ ↩
  6. http://geatpy.com/index.php/2019/07/28/第六章：变异/ ↩
交通工程
#运筹优化 #启发式算法 #TSP 问题
GEATPY 文档阅读 ｜ 面向过程解决 TSP 问题
https://blog.tjdata.site/posts/1f5ef6b4.html
作者
chenlongxu
发布于
2024年4月29日
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