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# 遗传算法优化ABM模型参数项目
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## 项目概述
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本项目使用遗传算法（Genetic Algorithm）来优化基于代理的模型（Agent-Based Model）的关键参数，目标是使模型生成的脆弱产业集合与目标产业集合尽可能匹配。项目包含完整的遗传算法实现、ABM模型集成、数据库操作和结果分析功能。
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## 项目结构
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项目根目录/
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├── main.py # 遗传算法主程序
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├── evaluate_func.py # 适应度函数和评估逻辑
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├── creating.py # 遗传算法工具箱创建
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├── config.json # 配置文件
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├── controller_db.py # 数据库控制器（需补充）
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├── my_model.py # ABM模型实现（需补充）
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├── orm.py # 数据库ORM配置（需补充）
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│── creating.py # 工具箱创建
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│── orm.py # 数据库配置
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│── SQL_analysis_risk_ga.sql # 分析SQL脚本
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├── results/ # 结果输出目录（自动创建）
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## 功能特性
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### 核心功能
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- **遗传算法优化**：使用DEAP框架实现完整的遗传算法流程
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- **多进程并行计算**：支持多进程运行ABM模型，提高计算效率
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- **实时结果记录**：每代最优个体和适应度实时保存到文件
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- **收敛曲线可视化**：自动生成算法收敛过程图表
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- **产业匹配分析**：详细分析模拟结果与目标产业的匹配情况
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### 参数优化范围
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算法优化以下12个关键ABM模型参数：
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1. `n_max_trial` - 最大尝试次数 [1, 60]
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2. `prf_size` - 偏好大小 [0.0, 1.0]
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3. `prf_conn` - 偏好连接 [0.0, 1.0]
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4. `cap_limit_prob_type` - 容量限制概率类型 [0, 1]
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5. `cap_limit_level` - 容量限制水平 [5, 80]
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6. `diff_new_conn` - 新连接差异 [0.0, 1.0]
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7. `netw_prf_n` - 网络偏好N [1, 20]
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8. `s_r` - 小r参数 [0.01, 0.5]
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9. `S_r` - 大R参数 [0.5, 1.0]
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10. `x` - X参数 [0.0, 1.0]
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11. `k` - K参数 [0.1, 5.0]
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12. `production_increase_ratio` - 生产增加比率 [1.0, 5.0]
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## 配置说明
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### config.json 示例
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```json
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{
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"seed": 42,
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"pop_size": 50,
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"n_gen": 100,
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"cx_prob": 0.7,
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"mut_prob": 0.2
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}
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```
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### 参数说明
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- `seed`: 随机数种子，确保结果可重现
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- `pop_size`: 种群大小
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- `n_gen`: 进化代数
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- `cx_prob`: 交叉概率
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- `mut_prob`: 变异概率
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## 使用方法
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### 1. 准备数据库
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确保数据库服务运行，并配置正确的连接参数在`orm.py`中。
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### 2. 运行遗传算法
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```bash
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python main.py
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```
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### 3. 监控运行过程
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程序运行时会显示进度条和每代信息：
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- 当前进化代数
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- 最优个体适应度
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- 平均适应度
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- 产业匹配情况
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### 4. 查看结果
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运行完成后，在`results/`目录下生成：
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- `best_individual_each_gen.txt` - 每代最优个体记录
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- `best_result_with_industry.json` - 最终最优结果
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- `convergence.png` - 收敛曲线图
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## 输出文件说明
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### 文本输出文件
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实验开始时间：2024-01-01 14
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以下为每一代的最优个体基因参数：
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第1代最优基因：[参数列表] 最优适应度: 0.8500
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第2代最优基因：[参数列表] 最优适应度: 0.8700
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...
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### JSON结果文件
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包含完整的优化结果：
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- 算法配置参数
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- 最优个体基因值
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- 最优适应度值
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- 收敛曲线数据
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- 时间戳信息
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### 可视化结果
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生成收敛曲线图，显示最佳适应度和平均适应度随代数的变化趋势。
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## 适应度函数逻辑
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### 目标函数
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适应度 = -误差，其中误差计算为：
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误差 = |模拟脆弱产业集合 Δ 目标产业集合|
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### 产业匹配分析
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- **匹配产业**: 模拟结果与目标重合的产业
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- **多余产业**: 模拟结果中多出的产业
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- **缺失产业**: 目标中未被模拟覆盖的产业
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### 目标产业集合
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包含35个关键半导体产业链编号，涵盖：
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- 半导体设备类（光刻机、刻蚀设备等）
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- 半导体材料类（光刻胶、清洗溶剂等）
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- 晶圆制造类
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- 封装测试类
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- 芯片设计类
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## 数据库操作
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### 样本管理
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- 自动从数据库获取随机样本
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- 样本锁定机制防止重复使用
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- 临时表管理和清理
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### 结果存储
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- 每个GA个体分配唯一ID
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- 模拟结果与GA个体关联存储
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- 支持多进程并发访问
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## 故障排除
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### 常见问题
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1. **数据库连接失败**: 检查`orm.py`中的连接配置
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2. **缺少依赖包**: 运行`pip install -r requirements.txt`
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3. **ABM模型错误**: 检查`my_model.py`的实现
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4. **内存不足**: 减少种群大小或并行进程数
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### 日志信息
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程序运行时会输出详细日志，包括：
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- GA个体参数
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- 数据库操作状态
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- 产业匹配统计
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- 错误和异常信息
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## 扩展开发
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### 添加新参数
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1. 在`creating.py`中注册新基因
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2. 在`evaluate_func.py`的`fitness`函数中映射参数
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3. 更新ABM模型以使用新参数
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### 修改目标产业
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编辑`evaluate_func.py`中的`get_target_vulnerable_industries()`函数，更新目标产业列表。
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### 调整算法策略
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修改`main.py`中的遗传算子：
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- 选择策略：`tools.selTournament`
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- 交叉算子：`tools.cxTwoPoint`
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- 变异算子：`tools.mutShuffleIndexes`
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## 许可证
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本项目仅供学术研究使用。
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## 技术支持
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如有问题请联系项目维护团队。 |