Question

寻找一种方法，在不同的GA迭代中重复使用50％的先前人口最佳个体。

例如，在流程内部当前迭代结束时，执行“population = ga.getPopulation（）”。下一次迭代初始化该流行音乐的50％。

有谁知道如何处理人口结果？

Answer 1

您可以使用方法setElitismReplacement（see here）来定义精英主义将使用的个人数量。

Answer 2

应用于此问题的一些代码。

所需功能：

def createOwnGen(self , ga_engine):
        gen = ga_engine.getCurrentGeneration()
        if gen == 0 and self.previous_population != []:
            population = ga_engine.getPopulation()
            popSize = len(population)
            for i in xrange(popSize/2):
                population[popSize/2+i] = self.previous_population[i]
            population.sort()
        return False

stepCallback（来自pyevolve的本机函数）在每一代都被调用。

....
ga.stepCallback.set(self.createOwnGen)
....
bestIndividue = ga.bestIndividual()
population = ga.getPopulation()
self.previous_population = population.internalPop
....

Answer 3

仅供记录。如果要指定，setElitismReplacement将是一个很好的解决方案在1 GA完成运行中的精英数量的个人数量。在每一代人中，只会为下一代选择那么多人。

我的意思是在不同的运行商店中实现了所有代的最佳人口，并重复使用50％的先前最佳结果来初始化下一次运行。

无论如何已经发布了一个例子。

人口替代pyevolve

3 个答案: