Question

有没有人从.Net Genetic Algorithm Framework看到令人信服的结果？

我发现遗传算法框架提供的旅行商问题演示中的随机化很差。以下调用在x 100种子染色体群体中生成相同的基因shuffle顺序：

chromosome.Genes.ShuffleFast();

如果我单步执行代码，基因顺序看起来是随机的，因此我怀疑ShuffleFast（）中存在时间/ Rdn（）错误，否则我忽略了设置步骤。

我试图通过预先填充染色体基因序列来解决这个问题，这在TSP结果中产生了微小的变化。然而，该运行的控制台日志仍然显示GAF在400个人口世代中仅发现了4个潜在的解决方案。这与GA YouTube视频不一致，这些视频显示遗传算法实现在具有大量抖动的建议解决方案中归巢。我引用这一点作为进一步表明GAF存在随机数生成的系统性内部问题。

遗传算法框架通过作者博客得到了很好的记录，所以我试图保持开放的心态作为原因。

重现步骤=从nuget下载GAF，编译和放大在创建染色体for-loop之后使用断点调试默认项目，检查population.Solutions。 Windows 7，VS2015，.Net 4.5＆amp; 4.61。调试或发布。

Answer 1

查看反汇编程序中的代码，有两个版本的ShuffleFast被定义为扩展方法：一个将Random对象作为参数，另一个使用{{3创建一个新对象并使用它。它们在其他方面是相同的，做标准的Fisher-Yates洗牌。

因此，您需要构建自己的Random，然后将其传递到：

Random r = new Random();
...
chromosome.Genes.ShuffleFast(r);
otherChromosome.Genes.ShuffleFast(r);
...

这样，您只有一个随机数流，并且只要您运行程序，该流就会根据当前时间播种。

Answer 2

很抱歉对这个问题的回复很晚。问题确实存在于GAF。 Shuffle方法使用System.Random数字生成器，并在每次调用方法时创建一个新的。这会导致播种问题。我已经在GAF修了这个（今晚），这将在下一个版本中。我建议使用以下代码作为解决方法。

var rnd = GAF.Threading.RandomProvider.GetThreadRandom ();
myList.ShuffleFast (rnd);

使用上述代码创建的每个随机数生成器创建一个随机数生成器，每个线程带有一个单一种子。然后可以将其传递给Matthew所描述的Shuffle（）方法。

遗传算法框架中的随机化不良

2 个答案: