python

Question

我正在尝试优化模拟软件的两个输出（我使用随机森林来训练模型以快速预测输出）。有七个输入变量，其中三个是连续的，其余的是离散的。我使用 DEAP 包进行多 objective 优化，但只有一个变量或一组相关变量（类似于背包）。提到的七个变量是：

    n_rate = [0.1:0.5]
    estim = [1000, 1500, 2000]
    max_d = [1:20]
    ft = [None, "rel"]
    min_s = [2:1000]
    min_m = [1:1000]
    lim = [0:1]

除ft外，对于所有连续变量，可以定义多个离散数。

我的问题是如何为这些输入创建不同的个体来定义人口？

Answer 1

您可以通过注册 "attributes" 来创建每个个体。这是我在代码中使用的内容：

toolbox.register("attr_peak", random.uniform, 0.1,0.5)
toolbox.register("attr_hours", random.randint, 1, 15)
toolbox.register("attr_float", random.uniform, -8, 8)

toolbox.register("individual", tools.initCycle, creator.Individual,
                 (toolbox.attr_float,toolbox.attr_float,toolbox.attr_float,
                  toolbox.attr_hours,
                  toolbox.attr_float, toolbox.attr_float, toolbox.attr_float,
                  toolbox.attr_hours,toolbox.attr_peak
                  ), n=1)

在我的代码中，我在 toolbox 中注册了三个不同的 "genes" 或 "attributes"。在我的示例中，我有两个连续变量和一个整数约束变量。对于您的示例，这就是您定义属性的方式：

toolbox.register("n_rate", random.uniform, 0.1, 0.5)
toolbox.register("estim", random.choice, [1000,1500,2000])
toolbox.register("max_d", random.randint, 1, 20)
toolbox.register("ft", random.choice, [None, 'rel'])
toolbox.register("min_m", random.randint, 1, 1000)
toolbox.register("min_s", random.randint, 2, 1000)
toolbox.register("lim", random.randint, 0, 1)

然后你会像我 initCycle.

一样构建你的个人

toolbox.register("individual", tools.initCycle, creator.Individual, (toolbox.your_attribute, toolbox.next_attribute, ... ), n=1)

python - 使用 DEAP 对多个变量进行多 Objective 优化

python - Multi-Objective optimization with multiple variables using DEAP

optimization

deap