python - DEAP: mutPolynomialBounded 函数中的 indpb 参数有什么作用？

Question

DEAP documentation声明deap.tools.mutPolynomialBounded有五个参数。然而，仅描述了前四个。为什么需要indpb？

在 the code ，它看起来是变异概率，但是它与例如调用 eaSimple 时指定的变异概率有何不同？

拥有这两种突变概率与只有一种突变概率(mutpb * indpb)有何不同？

Answer 1

在 DEAP 中，indpb是基因将其原始值更改为其等位基因的概率。 mutpb另一方面，决定了个体(染色体)是否会发生突变。

所以，交叉后，每个后代(子/新个体)需要首先判断自己是否发生变异，即random.random() < mutpb 。如果是，则indpb实际上将确定后代( child )中有多少基因实际上被改变，即 random.random() <= indpb .

一个虚拟的例子:比方说，你有一个后代 [1, 3, 2, 2, 1] 。 indpb将控制这里有多少个值以及哪些值被更改。然而，这个后代是否真的变异 或不取决于 mutpb .