Haskell:抽象遗传算法

我是Haskell编程世界的新手,我正在研究一种简单的遗传算法,以找到旅行商问题的良好解决方案。我将解决方案表示为Integers上的排列,因此我有这种类型的同义词
type Genome = [Int]
算法本身是一组对解决方案进行操作的函数:
mutation :: Genome -> Genome
selectParents :: [Genome] -> [Genome] -> [Genome]
crossover :: Genome -> Genome -> (Genome, Genome)
selectSurvivors :: [Genome] -> [Genome] -> [Genome]
我不确定我的代码中有多少与我的问题相关,所以请询问是否需要更多详细信息。值得一提的一件事是上面的类型签名实际上是简化的,我实际上使用State monad来携带
StdGen
所以所有这些函数实际上都返回有状态计算。 有几件事我想对此做些什么,但不能完全理解。我希望能够为解决方案选择不同的表示形式,在我看来,这将是一个使用类型类的自然场所,因此
Genome
将是类型类,而
[Int]
是此
Genome
的特定实例。 现在,我希望能够尝试实现,并希望能够在其他项目中使用该代码。使用这样的类型类需要我创建的每个新算法都需要我创建另一个
Genome
的实例,这是创建库的好方法吗? 一个额外的问题,只是困扰我的事情,是否有任何方法可以创建类似函数的类型同义词,这样如果我正在编写一个函数,它将函数作为参数,我可以编写同义词而不是整个类型函数的签名,即以下类似的东西可以工作。
type someFunc = [Int] -> [Int] -> Int
someOtherFunc :: someFunc -> [Int] -> Int
是的,希望这是对问题的一个清晰的解释,感觉我错过了非常明显的答案,但它没有跳出来对我。干杯     
已邀请:
不幸的是,理想的解决方案通常取决于您的问题域。这篇博文讲述了类型类方法和按位方法。我个人认为如果你想要灵活性,混合方法是最好的。如果存在良好的按位映射,则可以对其进行定义,并从中派生实现,否则可以手动实现交叉和变异。 ja的方法实际上不起作用。你的一些基因组函数将需要随机输入,你可以通过在状态monad中使用随机数生成器来运行,就像这个线程一样
class Genome a where
    fitness :: a -> Int
    breed :: (RandomGen g, MonadState g m) => a -> a -> m a
    mutate :: (RandomGen g, MonadState g m) => a -> m a
然后,无论实现如何,您都可以使用基于多组基因组的共同功能。
selectParents :: (Genome a, RandomGen g, MonadState g m) => [a] -> m [a]
selectSurvivors :: (Genome a, RandomGen g, MonadState g m) => [a] -> m [a]
如果你有一个好位映射,你可以在BitArrays上定义固定函数(注意每个都必须将适应度函数作为参数)
breed :: (RandomGen g, MonadState g m) => BitArray -> BitArray -> m BitArray
mutate :: (RandomGen g, MonadState g m) => BitArray -> m BitArray
selectParents :: (RandomGen g, MonadState g m) => (BitArray -> Int) -> [BitArray] -> m [BitArray]
selectSurvivors :: (RandomGen g, MonadState g m) => (BitArray -> Int) -> [BitArray] -> m [BitArray]
    
是的,使用类型类来表示基因组是一个很好的方法。像这样的东西: 类基因组在哪里    突变:: a - > a    selectParents :: [a] - > [a] - > [a]    crossover :: a - > a - >(a,a)    selectSurvivors :: [a] - > [a] - > [a] 实例基因组[a]在哪里    突变l = l    selectParents l1 l2 = l1    交叉g1 g2 =(g1,g2)    selectSurvivors l1 l2 = l1 数据树a =叶a |分支[树a] 实例基因组(树a)在哪里    突变t = t    selectParents l1 l2 = l1    交叉g1 g2 =(g1,g2)    selectSurvivors l1 l2 = l1 至于为每个算法实例化一个新的数据类型,你可以在你的库中包含一些实例,但实现新的实例是没有问题的 - 这就是重点!     

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