r - 如何从遗传算法(genalg)中获得最佳解决方案作为列

Question

我正在为遗传算法使用 genalg 包。基因是二元的是自然的，结果将指定

该基因的长度是269，很难理解哪个比较难理解。有没有办法从中提取结果并将其放入数据框中？

cat(summary.rbga(GAmodel))

GA Settings
Type                  = binary chromosome
Population size       = 100
Number of Generations = 100
Elitism               = TRUE
Mutation Chance       = 0

Search Domain
Var 1 = [,]
Var 0 = [,]

GA Results
Best Solution : 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 

我想将最佳解决方案转换为数据框，这样我就可以实际查找哪些是我需要挑选的项目。

class(GAmodel) = "rbga"

Answer 1

对于求解变量 GAModel 的最小化优化

bestSolution<-GAmodel$population[which.min(GAmodel$evaluations),]

这会根据适应度函数从 GAmodel$evaluations 中提取最佳染色体的索引。然后使用该索引返回最后一个被评估的种群的完整染色体。