Python 函数正在更改全局变量

Question

我正在尝试在python中实现遗传算法。 我最初的人口是六个人。我测量它们的适应性和进入下一代的概率，并选择三对交配，交配概率为 0.7。为了进行交叉，我将配对和交配概率传递给一个函数。

new_population = cross_over(pairsg, mating_prob)

其中pairsg是选择用于交配的对，而mateing-prob是一个二进制列表(如果 1 个cross_over，如果 0 个不(。问题是cross_over函数会改变原始总体，尽管内部从未使用过总体变量

def cross_over(prs, mp):
new = []
for pr in prs:
if mp[prs.index(pr)] == 1:
index = np.random.choice([1,2,3], p=[1/3, 1/3, 1/3])
pr[0][:index], pr[1][:index] = pr[1][:index], pr[0][:index]
for pr in prs:
new.append(pr[0])
new.append(pr[1])
return new

这是完整的代码：

from random import *
import numpy as np
#fitness function
def fit(x):
return 15*x -x**2
#covert binary list to decimal number
def to_dec(x):
return int("".join(str(e) for e in x), 2)
#picks pairs from the original population
def gen_pairs(populationl, prob):
pairsl = []
test = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
for i in range(3):
pair = []
for j in range(2):
temp = np.random.choice(test, p=prob)
pair.append(populationl[temp])
pairsl.append(pair)
return pairsl
#mating function
def cross_over(prs, mp):
new = []
for pr in prs:
if mp[prs.index(pr)] == 1:
index = np.random.choice([1,2,3], p=[1/3, 1/3, 1/3])
pr[0][:index], pr[1][:index] = pr[1][:index], pr[0][:index]
for pr in prs:
new.append(pr[0])
new.append(pr[1])
return new

population = [[1,0,1,0], [0,1,1,0], [1,0,0,1], [1,1,1,0],[1,1,0,0],[1,0,0,0]]
fittness = [fit(to_dec(y)) for y in population]
s = sum(fittness)
prob = [e/s for e in fittness]
pairsg = gen_pairs(population.copy(), prob)
mating_prob = []
for i in pairsg:
mating_prob.append(np.random.choice([0,1], p=[0.3,0.7]))
new_population = cross_over(pairsg, mating_prob)

Answer 1

问题是你正在做一个copy

gen_pairs(population.copy(), prob)

但是您复制外部列表，但不复制子列表数据(它是浅表副本(。所以

pr[0][:index], pr[1][:index] = pr[1][:index], pr[0][:index]

更改原始数据(因为pair.append(populationl[temp])也不会复制而是使用相同的子列表引用(

您必须按照子列表的引用来弄清楚这一点。

一旦你理解了这个问题，有很多方法可以避免这种情况。在某个时候复制子列表。

你可以做：

gen_pairs([x.copy() for x in population], prob)

创建"深拷贝"(或copy.deepcopy(population))(

或替换

pair.append(populationl[temp])

由

pair.append(populationl[temp].copy())

Answer 2

每当将参数传递给 python 函数时，基本上只需传递对该对象的引用，并且您对函数内部对象所做的一切也会反映在外部。即使对象在外面有不同的名称，也会发生这种情况。pairsg和prs仍然引用同一个列表。这类似于在a = []和b = a之后，a和b都指完全相同的物体。

因此，在将可变参数(例如列表(传递给函数时要小心。参数传递对于不可变参数的工作方式相同，但您不会遇到此问题，因为无法更改不可变参数。

所以解决方案是不修改 prs。这应该有效：

def cross_over(prs, mp):
new = []
for pr in prs:
if mp[prs.index(pr)] == 1:
index = np.random.choice([1,2,3], p=[1/3, 1/3, 1/3])
new.append(pr[1][:index])
new.append(pr[0][:index])
else:
new.append(pr[0])
new.append(pr[1])
return new