spiril:用于遗传算法的Rust库

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斯皮里尔 Spiril是遗传算法的一种实现,该遗传算法用于通过突变和自然选择来获得任务的最佳变量(遗传)。 API使您可以指定一组初始单元,这些单元将充当所有后续单元的原始父级。 单位类型实现适应度函数和繁殖函数,以将新的遗传组合和突变引入后代。 可以使用并行线程在总体上计算适应度。 数独示例 extern crate spiril; extern crate rand; use spiril :: unit :: Unit; use spiril :: population :: Population; use rand :: {StdRng, SeedableRng, Rng}; struct SudokuUnit { sudoku: Vec < usize> , // 9x9 grid answer: Vec < usize> , // 9x9 grid }
spiril-master.zip
  • spiril-master
  • src
  • population.rs
    11.6KB
  • unit.rs
    1.7KB
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    5.6KB
  • lib.rs
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  • benches
  • genetic.rs
    6.6KB
  • Cargo.toml
    128B
  • LICENSE
    1KB
  • README.md
    3.7KB
  • .gitignore
    31B
内容介绍
Spiril ====== Spiril is an implementation of a genetic algorithm for obtaining optimum variables (genetics) for a task through mutation and natural selection. The API allows you to specify an initial group of units, which will act as the original parents of all subsequent units. Unit types implement a fitness function and a breed function for introducing new genetic combinations and mutations into subsequent generations. Fitnesses can be calculated across a population using parallel threads. ## Sudoku example ``` rust extern crate spiril; extern crate rand; use spiril::unit::Unit; use spiril::population::Population; use rand::{StdRng, SeedableRng, Rng}; struct SudokuUnit { sudoku: Vec<usize>, // 9x9 grid answer: Vec<usize>, // 9x9 grid } impl Unit for SudokuUnit { fn fitness(&self) -> f64 { let mut score = 1.0_f64; for i in 0..9 { let mut seen_row: [usize; 9] = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]; let mut seen_col: [usize; 9] = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]; let mut seen_sqr: [usize; 9] = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]; for j in 0..9 { seen_row[self.answer[i * 9 + j] - 1] += 1; seen_col[self.answer[i + 9 * j] - 1] += 1; let sqr_index = ((i % 3) * 3) + (((i / 3) % 3) * 27) + (9 * (j / 3)) + j % 3; seen_sqr[self.answer[sqr_index] - 1] += 1; } seen_row .iter() .chain(seen_col.iter()) .chain(seen_sqr.iter()) .map(|x| if *x == 0 { // score -= (1.0 / 729.0); score *= 0.9; }) .last(); } score } fn breed_with(&self, other: &SudokuUnit) -> SudokuUnit { // Even rows taken from self, odd rows taken from other. // Mutations applied at random. let mut new_unit: SudokuUnit = SudokuUnit { sudoku: self.sudoku.clone(), answer: self.answer.clone(), }; (0_usize..81_usize) .filter(|x| self.sudoku[*x] == 0) .map(|x| { if rand::thread_rng().gen_range(0, 1) == 1 { new_unit.answer[x] = other.answer[x]; } new_unit.answer[x] }) .last(); loop { let i = rand::thread_rng().gen_range(0, 81); if self.sudoku[i] == 0 { new_unit.answer[i] = rand::thread_rng().gen_range(1, 10); break; } } new_unit } } fn main() { let test_doku: Vec<usize> = vec![ 7, 2, 6, 0, 9, 3, 8, 1, 5, 3, 0, 5, 7, 2, 8, 9, 0, 6, 4, 8, 0, 6, 0, 1, 2, 3, 7, 8, 5, 2, 1, 4, 0, 6, 9, 3, 0, 7, 3, 9, 8, 5, 1, 2, 4, 9, 4, 1, 0, 6, 2, 0, 5, 8, 1, 9, 0, 8, 3, 0, 5, 7, 2, 5, 6, 7, 2, 1, 4, 3, 8, 0, 2, 0, 8, 5, 0, 9, 4, 6, 1, ]; let seed: &[_] = &[0]; let mut init_rng: StdRng = SeedableRng::from_seed(seed); let units: Vec<SudokuUnit> = (0..1000) .map(|_| { SudokuUnit { sudoku: test_doku.clone(), answer: test_doku .clone() .iter() .map(|x| if *x == 0 { init_rng.gen_range(1, 10) } else { *x }) .collect(), } }) .collect(); assert_eq!(Population::new(units) .set_size(1000) .set_breed_factor(0.3) .set_survival_factor(0.5) .epochs_parallel(5000, 4) // 4 CPU cores .finish() .first() .unwrap() .fitness(), 1.0); } ```
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