Question

这个问题很简单，也许很愚蠢，但是我们开始：

如此处（https://esa.github.io/pagmo2/docs/python/algorithms/py_algorithms.html）
如果只进化一个种群，则可以按以下方式获取algo.evolve（）调用的日志：

from pygmo import *
algo = algorithm(de1220(gen = 500))
algo.set_verbosity(100)
prob = problem(rosenbrock(10))
pop = population(prob, 20)
pop = algo.evolve(pop) 
uda = algo.extract(de1220)
uda.get_log() 
[(1, 20, 285652.7928977573, 0.551350234239449, 0.4415510963067054, 16, 43.97185788345982, 2023791.5123259544), ...

如果您利用pygmo的功能使用群岛并行化进化，您将执行以下操作：

archi = archipelago(n = 8, algo = algo, prob = rosenbrock(5), pop_size = 10, seed = 32)
archi.evolve()

但是，群岛没有一个extract（）方法（如算法那样），也没有一个get_algorithm（）一个（如岛屿一样），或者在文档中没有足够明显的其他东西（至少对我来说）工作...

archi.extract(de1220)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'archipelago' object has no attribute 'extract'


archi.get_algorithm()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'archipelago' object has no attribute 'get_algorithm'

那么，如何将algo.set_verbosity(100)的输出获取到文件中，而不仅仅是在标准输出上？
而且，一旦到达这里，有没有办法让它按岛组织，而不是像打印在stdout上那样交错呢？
（我知道在运行每个孤岛时，到达给定触发器时都会打印报告，但是如果存储了所有内容，应该可以对它进行排序）

谢谢！

Answer 1

相当糟糕的记录，我在上面浪费了很多时间...
我不确定这是最好/正确/更快的方法，但是可以：

结果是您可以迭代（在文档中没有显示）通过一个for循环穿越群岛的岛屿。
接下来，链接各岛和各岛的.get_algorithm（）方法该算法的.extract（）方法可以提取日志您的逐岛运行情况。 numpy / pandas有点有趣一切都以体面易懂的格式呈现。

按代码分类：

# set up a dummy archipelago
algo = algorithm(de1220(gen = 50))
algo.set_verbosity(25)
prob = problem(rosenbrock(10))
archi = pg.archipelago(n=5,algo=algo, prob=prob, pop_size=10)

# evolve the archipelago
archi.evolve()
archi.wait()

# set up df
tot_df = pd.DataFrame(columns = ["Gen", "F.evals.", "Best fit", "mutation", "crossing over", "Variant", "dx", "df", "island_#"])

# here's the 'magic'
for i, island in enumerate(archi): # iterate through islands
   a = island.get_algorithm()      # get algorithm from island
   uda = a.extract(de1220)         # extract algorithm from algorithm object
   log = uda.get_log()             # get the log. Comes as list of tuples

   # reshape log
   df = pd.DataFrame(np.asarray(log), columns = ["Gen", "F.evals.", "Best fit","mutation", "crossing over", "Variant", "dx", "df"])
   df["island_#"] = i              # add island ID
   tot_df = pd.concat([tot_df,df], axis='index', ignore_index=True) # merge with total df

tot_df.head(10)

   Gen  F.evals.       Best fit  mutation  crossing over  Variant         dx  \
0   1.0      10.0  345333.467771  0.789858       0.816435     13.0  39.714168   
1  26.0     260.0    1999.841182  0.164231       0.212773     13.0  17.472183   
2   1.0      10.0   78311.447221  0.789858       0.816435     13.0  52.486000   
3  26.0     260.0    5487.221927  0.265201       0.293801     13.0  18.667831   
4   1.0      10.0  232299.337923  0.789858       0.816435     13.0  82.268328   
5  26.0     260.0    1428.355411  0.125830       0.849527     13.0  23.221746   
6   1.0      10.0   52560.966403  0.789858       0.816435     13.0  21.125350   
7  26.0     260.0     368.076713  0.379755       0.896231      3.0  19.487683   
8   1.0      10.0  147318.705997  0.821884       0.527160      2.0  42.190744   
9  26.0     260.0    1869.989020  0.326712       0.924639     16.0  19.501904   

             df island_#  
0  1.912363e+06        0  
1  8.641547e+03        0  
2  1.148887e+06        1  
3  4.478749e+04        1  
4  1.952969e+06        2  
5  3.955732e+04        2  
6  1.345214e+06        3  
7  4.682571e+04        3  
8  1.114900e+06        4  
9  5.839716e+04        4

我希望这样可以节省某人在等待文档更新时的时间...

从pygmo群岛获取进化日志

1 个答案: