只有一条染色体在使用Jenetics时显示出良好的结果



我正在使用Jenetics库来解决ga的问题。我正在扩展官方示例以使用像这样的几条染色体:

    List<BitChromosome> arr = new ArrayList<>();
    arr.add(BitChromosome.of(16, 0.5));
    arr.add(BitChromosome.of(16, 0.5));
    arr.add(BitChromosome.of(16, 0.5));
    Factory<Genotype<BitGene>> gtf = Genotype.of(arr);

并将eval函数更改为正好有 8 个 1 和 8 个 0:

    private static int eval(Genotype<BitGene> gt) {
    return 10 - Math.abs(gt.getChromosome()
            .as(BitChromosome.class)
            .bitCount()-8);

其他部分保持不变:

    // 3.) Create the execution environment.
    Engine<BitGene, Integer> engine = Engine
            .builder(Test1::eval, gtf)
            .build();
    // 4.) Start the execution (evolution) and
    //     collect the result.
    Genotype<BitGene> result = engine.stream()
            .limit(100)
            .collect(EvolutionResult.toBestGenotype());

我期待 ga go 产生 3 条染色体,最大限度地发挥这种评估功能,但我得到:

[01110010|00010111,01000000|00000100,10011101|01110110]

如您所见,只有第一个结果满足条件。如何扩展此示例,以便所有染色体最大化评估功能?

这正是我在查看健身函数后所期望的。您仅使用第一条染色体来计算适应度。Genotype.getChromosome()方法返回第一条染色体。这是Genotype.getChromosome(0)的捷径。其他两条染色体不考虑在您的适应功能中。

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