Question

我正在尝试使用DEAP来最大化功能。

我理解如何使用基本示例：

toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, 
    toolbox.attr_bool, 100)

创建100个随机值或0或1.然后继续创建一个群体并进行变异...

如果您有两个参数，如何构建人口：

parameter 1 integer with range [0,1] 
parameter 2 float with range [0,2]

然后创建一个组合随机抽样参数的个体？或具有任意步长值的参数2样本，例如0.25。

Answer 1

您可以按照以下步骤创建多种类型的染色体：

toolbox.register("attr_int", random.randint, 0, 1)
toolbox.register("attr_flt", random.uniform, 0, 2)
toolbox.register("individual", tools.initCycle, creator.Individual,
             (toolbox.attr_int, toolbox.attr_flt),
             n=1)

然后创建一个大小为100的人口：

toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
population = toolbox.population(n=100)

Answer 2

因此，我创建了由整数和浮点数组成的染色体。现在，在评估了一个世代之后，您便有了mutate和mate运算符，它们可以创建新的染色体。但是，我不知道如何创建这些运算符，使它们同时也是整数和浮点数的混合。这是创建染色体的功能。

def uniform(float_min, float_max, int_max, N_inputs):
    """ function to create individual """
    integers  = list(numpy.random.randint(0, int_max, N_inputs))    
    floats = list(numpy.random.uniform(float_min, float_max, N_inputs))

    return integers+ floats

我不需要注册mutate和mate：

toolbox.register("mate", deap.tools.???)
toolbox.register("mutate", deap.tools.???)

希望您能帮助我。干杯塞巴斯蒂安

Deap python包：创建具有不同范围以及整数和浮点组合的个体

2 个答案: