python函数正在改变一个全局变量

Question

我正在尝试在 python 中实现遗传算法。我有六个人的初始人口。我测量它们的适应度和成为下一代的概率，并选择三对进行交配，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 是选择交配的配对，交配概率 是二进制列表(如果 1 进行交叉，如果 0 不进行)。 问题是 cross_over 函数改变了原始种群，尽管其中从未使用过种群变量

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

问题是您要在

中制作 副本

gen_pairs(population.copy(), prob)

但是您复制了外部列表，但没有复制子列表数据(这是一个浅副本)。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]) 也没有复制但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。

一旦您理解了这个问题，就有很多方法可以避免它。在某个时候复制子列表。

你可以这样做:

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

创建“深拷贝”(或copy.deepcopy(population)))

或者替换

pair.append(populationl[temp])

通过

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