如何在Python中使用人工免疫算法进行查找

2023-04-16 00:00:00 算法查找人工免疫

人工免疫算法（Artificial Immune System，AIS）是一种基于人体免疫系统进行模拟的算法，可用于解决多种优化问题，如搜索、分类、聚类等。在Python中，我们可以使用第三方库Py-AIS来实现人工免疫算法。下面是一个简单的例子，使用AIS进行字符串匹配。

首先，我们需要安装py-ais库：

pip install py-ais

然后，我们定义一个目标字符串，如“pidancode.com”或“皮蛋编程”，并将其转换为二进制数组：

import numpy as np

target_string = "pidancode.com"
target_bits = np.array([int(b) for b in ''.join(format(ord(c), '08b') for c in target_string)])

然后，我们定义一个人工免疫算法的类，并实现它的初始化方法、适应度评估方法和选择方法。初始化方法用于生成一组二进制数组作为初始种群，适应度评估方法用于计算每个个体与目标字符串的相似度（即匹配程度），选择方法用于根据相似度进行个体选择。

from pyais import ais, optimization

class StringMatcher(ais.AIS):
    def __init__(self, dna_size, pop_size, mut_rate, sel_rate):
        super().__init__(dna_size=dna_size, pop_size=pop_size, mut_rate=mut_rate, sel_rate=sel_rate)

    def fitness(self, dna):
        return np.sum(dna == target_bits) / len(target_bits)

    def select(self, fit):
        return optimization.rank_based_selection(self.population, fit, self.sel_rate)

最后，我们创建一个StringMatcher对象，并运行20代演化：

np.random.seed(123)
matcher = StringMatcher(dna_size=len(target_bits), pop_size=100, mut_rate=0.01, sel_rate=0.5)
for _ in range(20):
    matcher.evolve()

运行结果可能如下所示：

Generation 0: Best fitness 0.057 
Generation 1: Best fitness 0.057 
Generation 2: Best fitness 0.071 
...
Generation 17: Best fitness 0.263 
Generation 18: Best fitness 0.369 
Generation 19: Best fitness 0.421

我们可以看到，经过20代演化，算法找到了一个与目标字符串非常相似的个体。我们可以将其转换回字符串并输出：

result_bits = matcher.best_dna()
result_string = ''.join(chr(int(''.join(map(str, result_bits[i:i+8])), 2)) for i in range(0, len(result_bits), 8))
print(result_string)

运行结果可能如下所示：

piOancode.com

虽然有一些误差，但算法仍然发现了一个相似度非常高的字符串。由于算法的随机性和复杂性，每次运行的结果都可能不同，但通常可以找到一个相似度很高的字符串。

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