如何在python中生成随机矩阵值染色体,每个染色体的总和等于1?

时间:2019-05-20 05:34:27

标签: python python-3.x jupyter-notebook genetic-algorithm genetic-programming

我想生成最大值为1.0,最小值为0,大小为10,每行等于1的随机矩阵染色体。

我在矩阵中使用random.uniform将染色体随机化,最大值为1.0,最小值为0,大小为10。如果我希望每一行都等于1,该怎么办?谢谢。

输入

import random
import numpy

def create_reference_solution(chromosome_length):
    reference = numpy.random.uniform(low=0, high=1.0, size=(10,chromosome_length))  # Create array chromosome
    return reference
print(create_reference_solution(4))  # print array

输出

[[0.49610843 0.73632368 0.38089333 0.38195847]
 [0.97371743 0.8245768  0.7576383  0.69000418]
 [0.57430261 0.02274222 0.36947273 0.69866079]
 [0.89639171 0.69387191 0.23348819 0.98811965]
 [0.14153835 0.10603574 0.25907029 0.349709  ]
 [0.04914772 0.54748797 0.18464009 0.99592558]
 [0.09897709 0.71638782 0.31578413 0.15487327]
 [0.19852756 0.5675573  0.09665754 0.27815583]
 [0.9085627  0.0907393  0.0585448  0.00976053]
 [0.05092392 0.46098409 0.12467901 0.48316205]]

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

您可以在0到1之间形成比染色体长度小1的随机数数组。对列表进行排序,然后找到0与第一个,第一个和第二个...最后一个与1.0之间的差异。您可以将它们视为单位的划分。 np.diff()十分方便,因为您可以在0之前加上1来获得所需的内容。

例如:

import numpy as np

chromosome_length = 4
reference = np.random.uniform(low=0, high=1.0, size=(10,chromosome_length - 1))  # Create array chromosome
reference.sort(axis = 1)

diffs = np.diff(reference, prepend=0, append=1, axis=1)
print(diffs)
np.sum(diffs, axis=1)

diffs类似于:

[[0.33912643 0.06899929 0.39308693 0.19878736]
 [0.09431517 0.1920815  0.5591725  0.15443084]
 [0.13874118 0.05951455 0.45170353 0.35004074]
 [0.07826248 0.09976879 0.27325618 0.54871255]
 [0.01879091 0.28365535 0.5275187  0.17003504]
 [0.13071614 0.60090562 0.1776917  0.09068653]
 [0.03938235 0.59978608 0.00799955 0.35283202]
 [0.14483008 0.51857752 0.31868394 0.01790846]
 [0.42866068 0.12372462 0.07070687 0.37690784]
 [0.25118504 0.10828291 0.45142439 0.18910767]]

行的总和是:

array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])