geatpy
geatpy copied to clipboard
Evolutionary algorithm toolbox and framework with high performance for Python
**Describe the bug** for i in range(8,NIND): while True: temp=np.random.rand(problem.Dim) temp[0:8]=temp[0:8]/sum(temp[0:8]) temp[9:17]=temp[9:17]/sum(temp[9:17]) temp[18:26]=temp[18:26]/sum(temp[18:26]) temp[3]=temp[21]+temp[22]+temp[23]-temp[4]-temp[5] temp[12]=temp[21]+temp[22]+temp[23]-temp[13]-temp[14] temp[19]=temp[10]+temp[13]+temp[16]-temp[22]-temp[25] temp[26]=temp[11]+temp[14]+temp[17]-temp[20]-temp[23] temp[1]=temp[19]+temp[22]+temp[25]-temp[4]-temp[7] temp[24]=temp[6]+temp[7]+temp[8]-temp[26]-temp[26] temp[15]=temp[24]+temp[25]+temp[26]-temp[16]-temp[17] temp[18]=1-temp[19]-temp[20]-temp[21]-temp[22]-temp[23]-temp[24]-temp[25]-temp[26] temp[2]=temp[20]+temp[23]+temp[26]-temp[5]-temp[8] temp[0]=1-temp[19]-temp[20]-temp[21]-2*temp[22]-2*temp[23]- temp[24]-2*temp[25]-2*temp[26]+temp[4]+temp[5]+temp[7]+temp[8] temp[10]=1-temp[19]-temp[20]-temp[21]-2*temp[22]-2*temp[23]- temp[24]-2*temp[25]-2*temp[26]+temp[13]+temp[14]+temp[16]+temp[17] if (temp>0).all(): break prophetChrom=np.vstack((prophetChrom,temp))...
同一种场景下进行最小化优化,01和02参数有些不同,如果没有先验知识,01最优个体的目标函数值能到3万,02最优个体的目标函数值能到3万4。 但以02的最后一代种群作为先验知识给01用,01就只能到3万4了,是否只传最优个体作为先验知识效果会好些,但又想要加速收敛,减少进化代数。
**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...
关于pop.CV
在我的目标函数里出现了根号,所以我需要保证根号下的内容大于等于0,我可以采用pop.CV进行约束吗?我现在采用了,但是我发现它还是会出现很多小于0 的个体,这个是需要很多次迭代实现还是怎么操作呢?
请问有大规模问题的性能比较吗?
如图所示,如果变量的选择集是15-25,但是lb=0,ub=6,为什么代码仍能运行?他们不冲突吗 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/62609436/127080920-4e9d5989-35a8-4656-95d2-a8748b35d1bc.png)
您好,请问在geatpy中有单点变异类型吗,我看了官方文档但没有找到,谢谢! ![image](https://user-images.githubusercontent.com/62609436/126924821-c4036797-654c-432e-aae2-be2ae141aca9.png)
你好,请问目标函数是递归形式还能用geatpy求解吗?如下图所示,X1,X2是决策变量(图中是随便设的数),A是参数矩阵,cumula()是目标函数,是个最小优化问题,求X1,X2为何值时,cumula()值最小。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/62609436/125186084-df868080-e25a-11eb-8432-09cdcc0cf7b8.png) 我尝试了一下,报错说目标函数值矩阵的格式不合法,这样有办法解决吗?
双目标优化,总是找不到可行解。各种捯饬约束条件后,找到了55个可行解。但问题是,这些解的决策变量、目标值都一摸一样。完全就是一个解。那为什么会告诉我找到了55个呢?