質問編集履歴
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タグを追加しました #アルゴリズム のタグを追加しました
test
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ソースを追加しました、遺伝情報の並びについて重複を許さない場合も掲載してあります。
test
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@@ -1,31 +1,27 @@
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言語はrubyを使って巡回セールスマン問題を解くプログラムを作成しました。遺伝的アルゴリズムを用い、遺伝情報などアルゴリズムで用いる固有の変数や配列をクラスを用いてひとまとめにしてあります。
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言語はrubyを使って巡回セールスマン問題を解くプログラムを作成しました。遺伝的アルゴリズムを用い、遺伝情報などアルゴリズムで用いる固有の変数や配列をクラスを用いてひとまとめにしてあります。
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アルゴリズムとしては基本的なスタイルは踏襲し、また遺伝情報の交叉もテストにて正しく交叉されていることは確認できました（交叉の点数は４点交叉です）。また適合度の高い順にソートも出来ています。次の世代にはその中から上位５０％を残し、ルーレット式で次世代の遺伝情報を選択しています。
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アルゴリズムとしては基本的なスタイルは踏襲し、また遺伝情報の交叉もテストにて正しく交叉されていることは確認できました（交叉の点数は４点交叉です）。また適合度の高い順にソートも出来ています。次の世代にはその中から上位５０％を残し、ルーレット式で次世代の遺伝情報を選択しています。
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一通り作成し、実際に動作させてみました。個体数２５６、世代数３０世代にわたって回し、結果を出力させました。３０世代までだいたい距離４５から４０の間を行ったり来たりしており、参考書に書かれているようにきれいに収束する様子が見られません。（解答は 35.626）
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一通り作成し、実際に動作させてみました。個体数２５６、世代数３０世代にわたって回し、結果を出力させました。３０世代までだいたい距離４５から４０の間を行ったり来たりしており、参考書に書かれているようにきれいに収束する様子が見られません。（解答は 35.626）
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選択の方法に問題があるのかと思っています。また突然変異の確率も調整が必要かもしれません。
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選択の方法に問題があるのかと思っています。また突然変異の確率も調整が必要かもしれません。
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ソースに関してはもう少しシンプルに書きたいと思っています。なんとなくＣ言語 like なソースになっています。500
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ソースに関してはもう少しシンプルに書きたいと思っています。なんとなくＣ言語 like なソースになっています。500行は長すぎな気がしています。
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ソース
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ソースを添付しますので、ご回答をよろしくお願いいたします。ソースは最初に作成した genetic クラスのみ添付します。
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```ruby
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コード
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#------------------------------------------------------------------------------------#
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#Geneticsクラス（genesの生成と、交叉）
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@@ -192,6 +188,242 @@
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#重複を認めない場合
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else
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stack = 0
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one_to_two = 0
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two_to_one = 0
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+
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+
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#親から子へそのままコピー
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for i in 0..(number_of_genes-1) do
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child1.genes[i] = self.genes[i]
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+
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+
child2.genes[i] = other.genes[i]
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+
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+
end
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+
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+
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+
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for i in 0..cross do
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+
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#交差点が偶数で crossの値が（ラスト）でない場合はそのまま
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+
if (i != cross) && ( (i / 2) == 0 )
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+
next
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+
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+
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+
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+
#交差点が奇数で crossの値が（ラスト）でない場合は遺伝情報を交換
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+
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231
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+
elsif ( i != cross) && ( (i / 2) != 0 )
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232
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+
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233
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+
for j in (division * i)..( (division * (i+1)) -1 ) do
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234
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+
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235
|
+
one_to_two = child1.genes[j]
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236
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+
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237
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+
two_to_one = child2.genes[j]
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238
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+
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239
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+
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240
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+
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241
|
+
if child1.genes[j] == child2.genes[j]
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242
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+
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243
|
+
child1.genes[j] = two_to_one
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244
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+
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245
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+
child2.genes[j] = one_to_two
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246
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+
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247
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+
else
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248
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+
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+
#2つの個体の遺伝情報が異なる場合、各個体間で入れ替え（重複を避けるため）
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250
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+
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251
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+
for k in 0..(number_of_genes-1) do
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252
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+
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253
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+
if child1.genes[k] == two_to_one && (k != j)
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254
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+
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255
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+
child1.genes[k] = child1.genes[j]
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256
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+
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257
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+
child1.genes[j] = two_to_one
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258
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+
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259
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+
break
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260
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+
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261
|
+
end
|
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262
|
+
|
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263
|
+
end
|
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264
|
+
|
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265
|
+
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266
|
+
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267
|
+
for k in 0..(number_of_genes-1) do
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268
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+
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269
|
+
if child2.genes[k] == one_to_two && (k != j)
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270
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+
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271
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+
child2.genes[k] = child2.genes[j]
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272
|
+
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273
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+
child2.genes[j] = one_to_two
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274
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+
|
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275
|
+
break
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276
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+
|
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277
|
+
end
|
|
278
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+
|
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279
|
+
end
|
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280
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+
|
|
281
|
+
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282
|
+
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283
|
+
end #if文終了（遺伝情報が同じかどうかの判定）
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284
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+
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285
|
+
end #for文終了（遺伝情報の交換）
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286
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+
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287
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+
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288
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+
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289
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+
#交差点が偶数で cross（ラスト）の場合はループ終了
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290
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+
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291
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+
elsif (i == cross) && ( (i / 2) == 0 )
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292
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+
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293
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+
break
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294
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+
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295
|
+
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296
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+
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297
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+
#交差点が奇数で cross（ラスト）の場合は最後（number_of_genes -1)まで遺伝情報を交換
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298
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+
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299
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+
elsif (i == cross) && ( (i / 2) != 0 )
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300
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+
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301
|
+
for j in (division * i)..( number_of_genes -1 ) do
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302
|
+
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303
|
+
one_to_two = child1.genes[j]
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|
304
|
+
|
|
305
|
+
two_to_one = child2.genes[j]
|
|
306
|
+
|
|
307
|
+
|
|
308
|
+
|
|
309
|
+
if child1.genes[j] == child2.genes[j]
|
|
310
|
+
|
|
311
|
+
child1.genes[j] = two_to_one
|
|
312
|
+
|
|
313
|
+
child2.genes[j] = one_to_two
|
|
314
|
+
|
|
315
|
+
else
|
|
316
|
+
|
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317
|
+
#2つの個体の遺伝情報が異なる場合、各個体間で入れ替え（重複を避けるため）
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318
|
+
|
|
319
|
+
for k in 0..(number_of_genes-1) do
|
|
320
|
+
|
|
321
|
+
if child1.genes[k] == two_to_one && (k != j)
|
|
322
|
+
|
|
323
|
+
child1.genes[k] = child1.genes[j]
|
|
324
|
+
|
|
325
|
+
child1.genes[j] = two_to_one
|
|
326
|
+
|
|
327
|
+
break
|
|
328
|
+
|
|
329
|
+
end
|
|
330
|
+
|
|
331
|
+
end
|
|
332
|
+
|
|
333
|
+
|
|
334
|
+
|
|
335
|
+
for k in 0..(number_of_genes-1) do
|
|
336
|
+
|
|
337
|
+
if child2.genes[k] == one_to_two && (k != j)
|
|
338
|
+
|
|
339
|
+
child2.genes[k] = child2.genes[j]
|
|
340
|
+
|
|
341
|
+
child2.genes[j] = one_to_two
|
|
342
|
+
|
|
343
|
+
break
|
|
344
|
+
|
|
345
|
+
end
|
|
346
|
+
|
|
347
|
+
end
|
|
348
|
+
|
|
349
|
+
|
|
350
|
+
|
|
351
|
+
end #if文終了（遺伝情報が同じかどうか判定）
|
|
352
|
+
|
|
353
|
+
end #for文終了 (遺伝情報の交換）
|
|
354
|
+
|
|
355
|
+
|
|
356
|
+
|
|
357
|
+
end #if文終了 (crossが偶数か奇数か)
|
|
358
|
+
|
|
359
|
+
end #for文終了（cross＝交叉点数の分だけ）
|
|
360
|
+
|
|
361
|
+
|
|
362
|
+
|
|
363
|
+
#突然変異（各個体について、１つの遺伝子を書き換え）
|
|
364
|
+
|
|
365
|
+
index = Random.rand(number_of_genes * 10) % number_of_genes
|
|
366
|
+
|
|
367
|
+
stack = child1.genes[index]
|
|
368
|
+
|
|
369
|
+
child1.genes[index] = Random.rand(max_value)
|
|
370
|
+
|
|
371
|
+
|
|
372
|
+
|
|
373
|
+
for j in 0..(number_of_genes-1) do
|
|
374
|
+
|
|
375
|
+
if child1.genes[j] == stack && (j != index)
|
|
376
|
+
|
|
377
|
+
child1.genes[j] = stack
|
|
378
|
+
|
|
379
|
+
break
|
|
380
|
+
|
|
381
|
+
end
|
|
382
|
+
|
|
383
|
+
end
|
|
384
|
+
|
|
385
|
+
|
|
386
|
+
|
|
387
|
+
index = Random.rand(number_of_genes * 10) % number_of_genes
|
|
388
|
+
|
|
389
|
+
stack = child2.genes[index]
|
|
390
|
+
|
|
391
|
+
child2.genes[index] = Random.rand(max_value)
|
|
392
|
+
|
|
393
|
+
|
|
394
|
+
|
|
395
|
+
for j in 0..(number_of_genes-1) do
|
|
396
|
+
|
|
397
|
+
if child2.genes[j] == stack && (j != index)
|
|
398
|
+
|
|
399
|
+
child2.genes[j] = stack
|
|
400
|
+
|
|
401
|
+
break
|
|
402
|
+
|
|
403
|
+
end
|
|
404
|
+
|
|
405
|
+
end
|
|
406
|
+
|
|
407
|
+
|
|
408
|
+
|
|
409
|
+
stack = 0
|
|
410
|
+
|
|
411
|
+
index = 0
|
|
412
|
+
|
|
413
|
+
|
|
414
|
+
|
|
415
|
+
end #overwrapによる場合分け終了
|
|
416
|
+
|
|
417
|
+
end #crossメソッド終了
|
|
418
|
+
|
|
419
|
+
|
|
420
|
+
|
|
421
|
+
end
|
|
422
|
+
|
|
423
|
+
#Geneticクラス定義ここまで
|
|
424
|
+
|
|
425
|
+
#---------------------------------------------------------------------------------#
|
|
426
|
+
|
|
195
427
|
|
|
196
428
|
|
|
197
429
|
```
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