Gene包python -定义自定义适应度函数

Question

我正在使用python中的基因AI包来测试遗传算法(base.py)。

我想要我自己的健身功能所以我写了

def my_fitness(chromosome):   
    fitness = mean_absolute_percentage_error(chromosome, [0.5 0.5 0.5 0.5])
    return fitness

然后按照文档编写了以下代码：

    from geneal.genetic_algorithms import ContinuousGenAlgSolver
    from geneal.applications.fitness_functions.continuous import fitness_functions_continuous
    
    solver = ContinuousGenAlgSolver(
    n_genes=4, 
    fitness_function=my_fitness(chromosome),
    pop_size=10,
    max_gen=200,
    mutation_rate=0.1,
    selection_rate=0.6,
    selection_strategy="roulette_wheel",
    problem_type=float, # Defines the possible values as float numbers
    variables_limits=(-10, 10) # Defines the limits of all variables between -10 and 10. 
                               # Alternatively one can pass an array of tuples defining the limits
                               # for each variable: [(-10, 10), (0, 5), (0, 5), (-20, 20)]
)

solver.solve()

我还不清楚如何使用我自己的健身功能。获得染色体未定义的错误(显然！)如何在这个包中使用自己的健身功能。请出示。

Answer 1

健身功能有两个要求：

• 它必须得到通过，只有一个论点-染色体。如果是二进制遗传算法求解器，染色体是由1和0组成的数字数组，如果是连续遗传算法求解器，则是0到9之间的数字序列。这个数组的大小由初始化求解器的基因数来定义，并且数组上的每个位置对应于一个不同的变量。
• 它必须返回一个实数。

这个函数的内部工作方式由您来决定。然后，在初始化期间将其传递给对象，例如：

from geneal.genetic_algorithms import ContinuousGenAlgSolver
from geneal.applications.fitness_functions.continuous import fitness_functions_continuous
    
    solver = ContinuousGenAlgSolver(
    n_genes=4, 
    fitness_function=my_fitness,
    pop_size=10,
    max_gen=200,
    mutation_rate=0.1,
    selection_rate=0.6,
    selection_strategy="roulette_wheel",
    problem_type=float, # Defines the possible values as float numbers
    variables_limits=(-10, 10) # Defines the limits of all variables between -10 and 10. 
                               # Alternatively one can pass an array of tuples defining the limits
                               # for each variable: [(-10, 10), (0, 5), (0, 5), (-20, 20)]
)

我建议您查看包中提供的示例，以便更好地了解如何定义自定义适应度函数：示例