Go语言如何实现遗传算法

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出于好玩的心态，我决定进修一下Go说话。我认为进修新说话最好的办法就是深刻进修，并且尽可能多犯缺点。如许做固然可能会很慢，然则可以确保在后面的过程中再也不会出现编译的缺点。

Go说话与我习惯的其他说话不合。Go更爱好本身零丁实现，而其他像Java这类说话更爱好持续。其实袈溱Go说话琅绫擎根本没有持续这种概念，因为它压根就没有对象这一说法。比如说C说话，它有构造体，然则没有类。然则如许它照样可以有像“构造者”如许的常见思惟和设计模式(一种在这种情况下有序地产生构造体的方法)。

Go说话若何实现遗传算法

Go说话果断拥戴组合(composition)，同时也很否决持续的做法，在收集上引起了强烈的评论辩论，同时也让人们从新思虑了说话该往哪个偏向成长。所以，大年夜这个角度来看，Go说话与其它说话的差别可能也没有那么大年夜。

本文将重点介绍若何用Go说话实现遗传算法。如不雅你还没有参加过GoLang Tour，我还建议你快速看一下这门说话的介绍。

话不多说，让我们开端大年夜代码说起吧!第一个例子与我以前做过的很类似：找到一个二次的最小值。

type GeneticAlgorithmSettings struct { 
  PopulationSize int 
  MutationRate int 
  CrossoverRate int 
  NumGenerations int 
  KeepBestAcrossPopulation bool 
} 
 
type GeneticAlgorithmRunner interface { 
  GenerateInitialPopulation(populationSize int) []interface{} 
  PerformCrossover(individual1, individual2 interface{}, mutationRate int) interface{} 
  PerformMutation(individual interface{}) interface{} 
  Sort([]interface{}) 
}

我立马定义了一组设置，以便在稍后启动的算法顶用到。

第二部分的GeneticAlgorithmRunner这个看起来竽暌剐点奇怪。GeneticAlgorithmRunner是一个接口，询问若何生成初始种群，履行corssovers和mutataions，并对谜底进行排序，以便在Population中保持最好的个别，如许下一代才会加倍优良。我认为这看起来很奇怪，因为“接口”平日用于面向对象的说话，平日会请求对象实现某些特点和办法。这琅绫腔有什么差别。这一小段代码实际上是在说，它正在请求一些器械来定义这些办法的细节。我是如许做的:

type QuadraticGA struct {} 
 
func (l QuadraticGA) GenerateInitialPopulation(populationSize int) []interface{}{ 
  initialPopulation := make([]interface{}, 0, populationSize) 
  for i:= 0; i < populationSize; i++ { 
    initialPopulation = append(initialPopulation, makeNewEntry()) 
  } 
  return initialPopulation 
} 
 
func (l QuadraticGA) PerformCrossover(result1, result2 interface{}, _ int) interface{}{ 
  return (result1.(float64) + result2.(float64)) / 2 
} 
 
func (l QuadraticGA) PerformMutation(_ interface{}, _ int) interface{}{ 
  return makeNewEntry() 
} 
 
func (l QuadraticGA) Sort(population []interface{}){ 	
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