python - DEAP 中的健身分享

Question

有没有什么方法可以使用 DEAP 来实现适应度共享/生态位选择？ ？具体来说，我正在寻找定义的方法的实现 here (Goldberg 的健身分享)在 pdf 的第 98 页。如果您知道 DEAP 中的任何其他方法，那也会很有用。

谢谢

Answer 1

编写您自己的选择例程。默认例程位于 deap/tools/selection.py。并且可能作为入门指南很有用

例如:

def selYourSelectionRoutine(individuals, k):
    """Select the *k* best individuals among the input *individuals*.

    :param individuals: A list of individuals to select from.
    :param k: The number of individuals to select.
    :returns: A list containing the k best individuals.
    """
    return sorted(individuals, key=attrgetter("fitness"), reverse=True)[:k]

然后按照他们的规定将它与其他 deap 一起使用:

toolbox.register("select", tools.selYourSelectionRoutine, yourargs)

我有一个更像是基于相对适应度的概率选择的东西，我没有权利，它只有大约 10-15 行 python — 所以它可以完成，但不是疯狂的困难。

我不知道该特定选择例程的任何实现是公开可用的(目前)。