    001package org.opengion.penguin.math;
    002
    003import java.util.Collections;
    004import java.util.List;
    005import java.util.Arrays;
    006import java.util.LinkedList;
    007import java.util.ArrayList;
    008import org.apache.commons.math3.genetics.MutationPolicy;
    009import org.apache.commons.math3.genetics.Chromosome;
    010import org.apache.commons.math3.genetics.ElitisticListPopulation;
    011import org.apache.commons.math3.genetics.FixedGenerationCount;
    012import org.apache.commons.math3.genetics.GeneticAlgorithm;
    013import org.apache.commons.math3.genetics.OrderedCrossover;
    014import org.apache.commons.math3.genetics.Population;
    015import org.apache.commons.math3.genetics.StoppingCondition;
    016import org.apache.commons.math3.genetics.TournamentSelection;
    017import org.opengion.penguin.common.SystemUtil;
    018
    019/**
    020 * apache.commons.mathを利用した遺伝的アルゴリズム実行クラスです。
    021 * 0/1ではなくリスト形式の染色体をある程度手軽に利用できるようにしています。
    022 * 利用する場合は上記パッケージをjava\jre\lib\ext等に配置してください。
    023 *
    024 * 交叉率等はsetterで与えられるようにしています。
    025 * スケジューリング等を考慮して、交叉方法はOrderedCrossover（順序交叉）としています。
    026 * 選択方式はトーナメントです。突然変異は遺伝子ランダム入れ替えです。
    027 *
    028 * 染色体として与えるものはhybsGAObjectインタフェイスを継承したクラスです。
    029 * AbstractListChromosomeを継承したAbstracthybsChromosomeを利用して染色体を作成します。
    030 *
    031 *
    032 * mainメソッドではサンプルとして、巡回セールスマン問題を行います。
    033 */
    034public class HybsGeneticAlgorithm {
    035        // 標準設定
    036        private int populationSize   = 100;     // 個数
    037        private double crossoverRate    = 0.8;  // 交叉率
    038        private double mutationRate     = 0.05; // 突然変異率
    039        private double elitismRate      = 0.1;  // 残すエリートの割合
    040        private int    tournamentArity  = 2;    // トーナメント個体数：２が一般的
    041        private String chromosomeClazz = "org.opengion.fukurou.math.HybsScheduleChromosome"; // 利用する染色体
    042        private Object optionData; // 作成する染色体クラスに自由にオプション情報を渡せるようにしておく
    043
    044        private HybsGAObject [] gaList;
    045
    046        // 突然変異はランダム入れ替え方式とします
    047        private static class RandomMutation implements MutationPolicy {
    048                public Chromosome mutate(Chromosome original) {
    049                        AbstractHybsGAChromosome strChromosome = (AbstractHybsGAChromosome) original;
    050                        List<HybsGAObject> lists = strChromosome.getThisRepresentation();
    051                        int mutationIndex1 = GeneticAlgorithm.getRandomGenerator().nextInt(lists.size());
    052                        int mutationIndex2 = GeneticAlgorithm.getRandomGenerator().nextInt(lists.size());
    053                        List<HybsGAObject> mutatedChromosome = new ArrayList<HybsGAObject>(lists);
    054                        HybsGAObject mi1 = lists.get(mutationIndex1);
    055                HybsGAObject mi2 = lists.get(mutationIndex2);
    056                        mutatedChromosome.set(mutationIndex2, mi1);
    057                        mutatedChromosome.set(mutationIndex1, mi2);
    058                        return strChromosome.newFixedLengthChromosome(mutatedChromosome);
    059                }
    060        }
    061
    062
    063        /**
    064         * 計算の実行
    065         *
    066         * @return 最適染色体
    067         */
    068        public AbstractHybsGAChromosome execute() {
    069                // initialize a new genetic algorithm
    070                GeneticAlgorithm ga = new GeneticAlgorithm(
    071                        new OrderedCrossover<HybsGAObject>(), //CrossoverPolicy：順序交叉を利用する
    072                        crossoverRate, //crossoverRate
    073                        new RandomMutation(), //MutationPolicy
    074                        mutationRate, //mutationRate
    075                        new TournamentSelection(tournamentArity) //SelectionPolicy
    076                );
    077
    078                // initial population
    079                Population initial = getInitialPopulation();
    080
    081                // stopping condition
    082                StoppingCondition stopCond = new FixedGenerationCount(100);
    083
    084                // run the algorithm
    085                Population finalPopulation = ga.evolve(initial, stopCond);
    086
    087                // best chromosome from the final population
    088                Chromosome bestFinal = finalPopulation.getFittestChromosome();
    089
    090                return (AbstractHybsGAChromosome)bestFinal;
    091        }
    092
    093        // 初期遺伝子の作成。シャッフルする。
    094        // クラスの読み込み部分をfukurouに依存
    095        private Population getInitialPopulation() {
    096                List<Chromosome> popList = new LinkedList<Chromosome>();
    097                List<HybsGAObject> gal = Arrays.asList(gaList);
    098//              AbstractHybsGAChromosome chr = (AbstractHybsGAChromosome)newInstance( chromosomeClazz );
    099                AbstractHybsGAChromosome chr = (AbstractHybsGAChromosome)SystemUtil.newInstance( chromosomeClazz );
    100                chr.setOptionData( optionData );
    101                for (int i = 0; i < populationSize; i++) {
    102                Collections.shuffle(gal);
    103                popList.add( chr.clone(gal) );
    104                }
    105                return new ElitisticListPopulation(popList, 2 * popList.size(), elitismRate);
    106        }
    107
    108        /**
    109         * 染色体配列のセット
    110         *
    111         * @param gal 染色体とする配列
    112         * @return クラス自身
    113         */
    114        public HybsGeneticAlgorithm setGAList(final  HybsGAObject[] gal ) {
    115                this.gaList = gal;
    116                return this;
    117        }
    118
    119
    120        /**
    121         * 交叉率のセット
    122         * 交叉率＋突然変異率 ＜ 1.0 となるようにする
    123         * 初期値は0.8
    124         *
    125         * @param cr 交叉率
    126         * @return クラス自身
    127         */
    128        public HybsGeneticAlgorithm setCrossoverRate(final  double cr ){
    129                this.crossoverRate = cr;
    130                return this;
    131        }
    132
    133        /**
    134         * 突然変異率のセット
    135         * 交叉率＋突然変異率 ＜ 1.0 となるようにする
    136         * 初期値は0.05
    137         *
    138         * @param mr 突然変異率
    139         * @return クラス自身
    140         */
    141        public HybsGeneticAlgorithm setMutationRate(final  double mr ){
    142                this.mutationRate = mr;
    143                return this;
    144        }
    145
    146        /**
    147         * エリート主義の割合
    148         * 初期値は0.2
    149         *
    150         * @param er エリート主義の率
    151         * @return クラス自身
    152         */
    153        public HybsGeneticAlgorithm setElitismRate(final  double er ){
    154                this.elitismRate = er;
    155                return this;
    156        }
    157
    158        /**
    159         * トーナメントサイズ
    160         * 初期値は2
    161         *
    162         * @param ta トーナメントサイズ
    163         * @return クラス自身
    164         */
    165        public HybsGeneticAlgorithm setTournamentArity(final  int ta ){
    166                this.tournamentArity = ta;
    167                return this;
    168        }
    169
    170        /**
    171         * 集団サイズ
    172         * 染色体のサイズ等によって適度な値を取るべきだが、初期値は100としている。
    173         *
    174         *
    175         * @param ps 集団サイズ
    176         * @return クラス自身
    177         */
    178        public HybsGeneticAlgorithm setPopulationSize(final  int ps ){
    179                this.populationSize = ps;
    180                return this;
    181        }
    182
    183        /**
    184         * 利用する染色体クラスを指定します。
    185         * 初期値はorg.opengion.fukurou.math.HybsScheduleChromosome
    186         *
    187         * @param cc 染色体のクラス名
    188         * @return クラス自身
    189         */
    190        public HybsGeneticAlgorithm setChromosomeClazz(final  String cc ){
    191                this.chromosomeClazz = cc;
    192                return this;
    193        }
    194
    195        /**
    196         * 染色体クラスにオプションをセットします
    197         *
    198         * @param obj オプションデータ
    199         * @return クラス自身
    200         */
    201        public HybsGeneticAlgorithm setOptionData(final  Object obj ){
    202                this.optionData = obj;
    203                return this;
    204        }
    205
    206
    207        /*** ここまでがGA本体 ***/
    208        /*** ここからテスト用mainメソッド ***/
    209        /**
    210         * @param args *****************************************/
    211        public static void main(final String [] args) {
    212
    213                AbstractHybsGAChromosome rtn1 = new HybsGeneticAlgorithm()
    214                                .setChromosomeClazz("org.opengion.penguin.math.HybsTSPChromosome")
    215                                .setGAList(new HybsGAObject[] {
    216                                                new HybsGAObjectImpl("1",1,new double[] {1,1})
    217                                                ,new HybsGAObjectImpl("2",2,new double[] {1,10})
    218                                                ,new HybsGAObjectImpl("3",3,new double[] {11,20})
    219                                                ,new HybsGAObjectImpl("4",4,new double[] {22,50})
    220                                                ,new HybsGAObjectImpl("5",5,new double[] {25,70})
    221                                                ,new HybsGAObjectImpl("6",6,new double[] {33,5})
    222                                                ,new HybsGAObjectImpl("7",7,new double[] {54,20})
    223                                                ,new HybsGAObjectImpl("8",8,new double[] {75,80})
    224                                                ,new HybsGAObjectImpl("9",9,new double[] {86,55})
    225                                                ,new HybsGAObjectImpl("10",10,new double[] {97,90})
    226                                                ,new HybsGAObjectImpl("11",11,new double[] {18,50})
    227                                                ,new HybsGAObjectImpl("12",12,new double[] {39,10})
    228                                                ,new HybsGAObjectImpl("13",13,new double[] {40,90})
    229                                                ,new HybsGAObjectImpl("14",14,new double[] {51,10})
    230                                                ,new HybsGAObjectImpl("15",15,new double[] {62,55})
    231                                                ,new HybsGAObjectImpl("16",16,new double[] {73,70})
    232                                                ,new HybsGAObjectImpl("17",17,new double[] {84,10})
    233                                                ,new HybsGAObjectImpl("18",18,new double[] {95,45})
    234                                }).execute();
    235
    236                System.out.println(rtn1.toString());
    237                System.out.println( 1/rtn1.getFitness() +"\n");
    238        }
    239}
    240