在 DEAP 中使用多处理进行遗传编程

Question

我正在使用 DEAP 库来实现遗传编程，并且我已将 eaMuCommaLambda algorithm 用于此目的。为了运行并行程序，我按照 DEAP document 中的说明进行操作，并在 if __name__ == "__main__" 部分添加了以下两行代码。

import multiprocessing

pool = multiprocessing.Pool()
toolbox.register("map", pool.map)

pop, log = algorithms.eaMuCommaLambda(pop, toolbox, MU, LAMBDA, cxpb, mutpb, gen, halloffame=hof, stats=mstats, verbose=True)

在eaMuCommaLambda algorithm的源代码中，求值操作映射如下：

fitnesses = toolbox.map(toolbox.evaluate, invalid_ind)

因此，通过用 pool.map 替换默认映射，预计可以并行进行评估操作。程序运行没有错误，但它没有做任何事情。起初我可以在任务管理器中看到几个进程启动，但很快它们的 CPU 使用率下降到零并且程序保持运行ning 而似乎没有实际计算。根本不执行评估功能。代码在没有多处理的情况下工作正常，但我不确定为什么多处理不能正常工作。如果有人能提出可能是什么原因，我将不胜感激。

Answer 1

你的评估算法完成后，请添加下面的代码试试，

pool.close()

这将确保关闭您已启动的所有池。

希望这能加快您的进程。

Answer 2

我使用 PyCharm 到运行 Windows 中的代码，看来 multiprocessing.Pool 不能在交互式解释器中使用。可以在以下 link 中找到更多信息：https://intellij-support.jetbrains.com/hc/en-us/community/posts/115000384464-Problem-using-multiprocess-with-IPython

问题已通过运行在 cmd 中输入代码解决。

在 DEAP 中使用多处理进行遗传编程

Using multiprocessing in DEAP for genetic programming

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