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Evolutionary algorithm toolbox and framework with high performance for Python
DE_best_1_L can find the solution, but DE_best_1_bin can't.
老师您好，请问为什么我的程序总是报错：RuntimeError: error: ObjV is illegal. (目标函数值矩阵ObjV的数据格式不合法，请检查目标函数的计算。)？我检查了我的ObjV，确实只是nind*1的numpy矩阵，而且我也只是对pop.Objv[i][0]循环赋值。谢谢！
Execution time: 5930.409143209457 s Evaluation number: 10 Optimization fail: Could not find any feasible solution. 按照非支配排序，哪怕所有结果被单个解支配，阵面上也会出一个点吧？ 
import numpy as np import geatpy as ea np.set_printoptions(suppress=True) # 取消科学计数法 """ 问题类定义 """ class MyProblem(ea.Problem): # 继承Problem父类 def __init__(self): name = 'MyProblem' # 初始化name（函数名称，可以随意设置） M = 2 # 初始化M（目标维数）...
如题， pareto font示意图显示的点数只有population的个体数Nind，而没有把所有代的非支配解保留。 请问，保存在哪个现有对象里？ res['optPop']的sizes也只有pop对象设置时的个体数NIND。 另外一个问题是，res['optPop']和res['lastPop']是一样的。为何产生最后代的交叉变异没有产生任何新的基因？  
#203 续算的问题。 我使用NSGA2实现一次双目标优化，但是在第五代中断了，设置了call_back保存了所有vars，objv，cv，chrom， 1. 请问，每代优化后，产生的优化结果存在哪个对象里？没有找到对应的对象。 2. 若我要实现续算，参考 #203 是将第四代的vars作为prophetpop，需要新实例化一个algorithm，这是必须的吗？相当于两次优化？那么前四次优化似乎没有什么意义 3. 使用prophetpop的方法，会强制将该种群进行一次目标函数计算，由于我的问题，目标函数计算时间较长，而且我使用jupyter保留了中断后的对象，先验的pop数目是完整的，续算不需要产生新个体，有没有办法直接从目前对象进行续算而不需要浪费一代计算的时间？
目标变量201个、决策变量1077个；代码如下： 问题定义： > class ppproblem(ea.Problem): # 继承Problem父类 def __init__(self,marklist,marklist_iddata_dict): name = 'Trinasolar—power-predict-stage2-v2' # 初始化name（函数名称，可以随意设置） M = 3*len(marklist_iddata_dict) #优化目标个数 maxormins = [1,1,1]*len(marklist_iddata_dict) # （目标最小最大化标记列表，1：最小化该目标；-1：最大化该目标) Dim = 16*len(marklist_iddata_dict) # 初始化Dim（决策变量维数）def dim(a,b,c) varTypes...
**Is your feature request related to a problem? Please describe.** A clear and concise description of what the problem is. Ex. I'm always frustrated when [...] **Describe the solution you'd...
在优化一个二元函数时，变量x和y都有各自的范围，但是没有在代码里看到如何控制求解的精度，输出的解能看到小数后有非常多位。想请教一下如果只想要编码到四位如何设置。
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