如何解决离散化处理

[moryKylin]

（先膜拜一下大佬）我看框架里面会根据取值范围和精确度确定基因长度，如果是离散的变量的话就不能这么做了，刚开始看还没看完框架，不知道是否可以有另一种方式，通过直接给出基因序列和长度来进行优化

[PytLab]

你好，感谢对gaft的支持，其实是可以通过设置适当的精度和范围来进行离散化的变量的，例如取值范围[0.0, 3.0], 精度1.0这样，不过目前gaft对于整除的基因转换存在一个小bug，类似issue#4中提到的，我最近会找个时间把此问题修复，也欢迎pull request。😝

[moryKylin]

我说的离散变量其实不是这样的，虽然说以精度1.0以后来说，有0,1,2,3这些变量，但他其实还是属于连续的，离散的意思是比如[1,2,0,7,9]这样的序列，但是刚想明白了，可以用离散序列的index进行编码，然后再在适应度函数那里处理应该可以解决

[PytLab]

嗯，你可以使用上面的方法。同时最近我在考虑给gaft的individual定义写个元类，这样就可以用户自定义了，写好了会进行更新。

[Asber777]

大佬你好 我发现2D优化的时候 BinaryIndividual(ranges=[(0.0, 50.0), (0.0, 100.0)], eps=1.0) 结果还是会有小数 这个怎么办呢？

[moryKylin]

emmm，你可以去问大佬，，，我个人认为，你的参数里面都是小数，结果当然也会是小数，可能需要修改大佬的框架 @huoganji