gene-pool

Genetic algorithms in a given gene pool

Usage

// 初始化
var population = new GenePool(opts);
// 繁衍三代
population.next();
population.next();
population.next();

// 初始化
var population = new GenePool(opts);
// 在大约两秒时间内尽可能繁衍迭代
population.timeout(2000, function(err, results) {
    console.log(results);
});

Opts

• N: 个体基因数
• K: 种群规模（种群稳定时的数量）
• genes: 基因
• weights: 基因权重，影响出现的可能性大小（可选）
• mutationRate: 基因突变率，大约有多少比例的基因需要突变
• birthRate: 出生率

Demo

Demo 是一个以五色总亮度作为 fitness 的一个测试。 黑框表示是突变出来的基因。

opts.K = 5;
opts.N = 5;
opts.mutationRate = 0.1;
opts.birthRate = 1;

http://zenozeng.github.io/gene-pool/demo/

Why

有时候，我们需要在一个不小的数据集中取一个不大组合。 但由于组合的关系，需要的计算量可能不小， 比如从 length 为 40 里的 array 随意取 5 个元素来组合。 那么就有 658008 种可能性， 而我们要的只是比如里面 TOP 100。 显然完全计算fitness然后sort是非常有压力了，那么就用遗传算法。

一些假设前提

只是为了计算，而非生物学正确。

• 一个个体必须含有N个基因库中的不相重复的基因

• 随机变异只发生在给定基因库

• 产生子代时，从亲代整个群体随机获取基因

• 基因相同但基因顺序不同的个体视为相同

• 为保证最终产生数目竟可能 >= K，这个库的做法是先出生再定向选择，而往常的做法可能是用存活率的概念，然后再补满。

License

The MIT License (MIT)

Copyright (c) 2014 Zeno Zeng

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