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如何防止mutGaussian從撲滅值範圍爲染色體基因組研究中的Python DEAP

我已經使用了突變 toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=1, sigma=1, indpb=10) 代碼。該功能將值超出範圍放入染色體的基因組中。有什麼辦法可以預防它嗎？換句話說，有沒有辦法將每個基因組的價值保持在特定的範圍內？由於

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跳躍蟒蛇包：創建個人與不同的範圍和整數和浮動的組合

我想使用DEAP最大化一個函數。我知道如何與基本的例子做： toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1) toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, 100) 它創建100個隨機值或0或1。然

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如何使用pyspark運行進化算法

我想運行演化算法如GA，PSO在spark上使用pyspark。如何使用MLLib使用Deap python庫來執行此操作。是否有任何其他庫可用於執行相同的任務。

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在python DEAP包中，爲什麼一個函數可以從一個沒有這個函數的模塊中調用？

我剛開始在python中使用DEAP包。在介紹之後，我無法理解這樣的說法： toolbox.register("cross",tools.cxTwoPoint) 我明白tools.cxTwoPoint是調用cxTwoPoint功能。但是，我檢查了源代碼，cxTwoPoint功能不在tools模塊內，並且它是crossover.py中的一個已定義的功能。此外，我在tools.py中找不到任何與c

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用DEAP解決TSP問題 - 如何解凍首先和最後一個城鎮？

我有大量的數據可能與機票價格 CITY_ORIGIN, CITY_DESTINATION, PRICE 我要解決尋找開始在CITY_START在CITY_END結束，並從CITIES_THROUGH陣去，通過最大N城市最廉價的一趟的TSP問題。我想用DEAP python lib使用TSP example代碼來解決這個任務。如何凍結DEAP TSP例子中的第一個和最後一個城鎮？ f.e.

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使用帶有火花的DEAP（遺傳算法庫）

IT可以使用DEAP（http://deap.readthedocs.io/en/master/）和火花簇來映射適應性評估函數。我想運行一個遺傳算法，但適應函數相當長，我計劃將它分佈在一個火花簇中。

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DEAP中無效健身的重要性是什麼？

我剛開始使用DEAP。之前，我使用基於Matlab的遺傳算法，在交叉和變異後選擇具有特定大小的更好的個體，然後更新種羣。但是它是相當我很難理解爲什麼在DEAP的評估個體無效適應的交叉和變異過程後需要： invalid_ind = [ind for ind in offspring if not ind.fitness.valid] fitnesses = map(toolbox.evaluate

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我如何創建一個列表，其中包含不同範圍的隨機數字，用於python中的deap封裝

我正在Python中使用DEAP包編寫一個程序，用遺傳算法進化算法進行優化。我需要通過在Python中使用列表類型來創建染色體。這條染色體應該有五個不同範圍的浮動基因（等位基因）。我的主要問題是創建這樣一個染色體。但是，如果我可以使用deap軟件包的tools.initRepeat函數，那會更好。對於其所有基因都在，我們可以使用下面的代碼相同範圍的情況下： import random f

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如何測試DEAP

中的收斂性（帕累託前沿的平滑性）在DEAP算法（see documentation here）中，我注意到我們需要指定世代數（NGEN）。我被告知，如果帕累託曲線平滑，已經實現了收斂。可以通過在統計中指定「平滑度」值來監視收斂。但是，我仍然對如何定義「平滑度」感到困惑。例如，考慮Knapsack problem specified here。在這個例子中，我們如何監控平滑度？一般來說，我如何監控

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DEAP的人類可讀輸出

我正在使用DEAP在數據表上進行符號迴歸，即查找最適合數據的函數。不幸的是，我找不到一種以可讀格式獲得結果的方法。舉例來說，如果我做 best_ind = tools.selBest(pop, 1)[0] print("Best individual is %s" % (best_ind)) 我的輸出可能看起來像 Best individual is add(mul(add(x, 2), d