Files
genetic-algorithms/lab4/gp/mutations.py

95 lines
3.2 KiB
Python
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

import random
from .chromosome import Chromosome
def shrink_mutation(chromosome: Chromosome) -> Chromosome:
"""Усекающая мутация. Заменяет случайно выбранную операцию на случайный терминал."""
chromosome = chromosome.copy()
operation_nodes = [n for n in chromosome.root.list_nodes() if n.value.arity > 0]
if not operation_nodes:
return chromosome
target_node = random.choice(operation_nodes)
target_node.prune(chromosome.terminals, max_depth=1)
return chromosome
def grow_mutation(chromosome: Chromosome, max_depth: int) -> Chromosome:
"""Растущая мутация. Заменяет случайно выбранный узел на случайное поддерево."""
chromosome = chromosome.copy()
target_node = random.choice(chromosome.root.list_nodes())
max_subtree_depth = max_depth - target_node.get_level() + 1
subtree = Chromosome.grow_init(
chromosome.terminals, chromosome.operations, max_subtree_depth
).root
if target_node.parent:
target_node.parent.replace_child(target_node, subtree)
else:
chromosome.root = subtree
return chromosome
def node_replacement_mutation(chromosome: Chromosome) -> Chromosome:
"""Мутация замены операции (Node Replacement Mutation).
Выбирает случайный узел и заменяет его
на случайную другую операцию той же арности или терминал, сохраняя поддеревья.
Если подходящей альтернативы нет — возвращает копию без изменений.
"""
chromosome = chromosome.copy()
target_node = random.choice(chromosome.root.list_nodes())
current_arity = target_node.value.arity
same_arity = [
op
for op in list(chromosome.operations) + list(chromosome.terminals)
if op.arity == current_arity and op != target_node.value
]
if not same_arity:
return chromosome
new_operation = random.choice(same_arity)
target_node.value = new_operation
return chromosome
def hoist_mutation(chromosome: Chromosome) -> Chromosome:
"""Hoist-мутация (анти-bloat).
Выбирает случайное поддерево, затем внутри него — случайное поддерево меньшей глубины,
и заменяет исходное поддерево на это внутреннее.
В результате дерево становится короче, сохраняя часть структуры.
"""
chromosome = chromosome.copy()
operation_nodes = [n for n in chromosome.root.list_nodes() if n.value.arity > 0]
if not operation_nodes:
return chromosome
outer_subtree = random.choice(operation_nodes)
outer_nodes = outer_subtree.list_nodes()[1:] # исключаем корень
inner_subtree = random.choice(outer_nodes).copy_subtree()
if outer_subtree.parent:
outer_subtree.parent.replace_child(outer_subtree, inner_subtree)
else:
chromosome.root = inner_subtree
return chromosome