def outFunc(Objv,CV): IndentationError: unexpected indent

这个错误通常是由于代码中的缩进有问题导致的。请检查代码中是否存在不必要的缩进或者缺少缩进的情况。此外，也需要确保代码中使用的缩进方式是一致的。建议使用4个空格作为一次缩进。

同时，这个错误也可能是由于在函数定义或调用时缺少了括号或冒号等符号。请检查代码中是否存在这样的问题。

可以参考下面的示例代码来避免这个错误：

def outFunc(Objv, CV):
    # 这里是函数体，需要使用一次缩进
    pass  # 可以使用 pass 占位符来暂时代替函数体

# 在调用函数时需要确保使用正确的参数和括号
outFunc(objv, cv)

相关问题

请提供一段代码：Geatpy

很高兴为您提供Geatpy的代码：

# 导入遗传算法模块
from geatpy import ea

# 定义问题类
class MyProblem(ea.Problem):
    def __init__(self):
        name = 'MyProblem' # 定义问题名称
        M = 2 # 定义目标维数
        maxormins = [1, 1] # 定义每个目标的最小化或最大化标记，1表示最小化，-1表示最大化
        Dim = 2 # 定义决策变量维数
        varTypes = [0, 0] # 定义决策变量的类型，0表示实数，1表示整数
        lb = [-3, -3] # 定义决策变量下界
        ub = [3, 3] # 定义决策变量上界
        lbin = [1, 1] # 定义整数决策变量的下界
        ubin = [Dim-1]*Dim # 定义整数决策变量的上界，此处等于决策变量维数-1
        self.M = M
        self.maxormins = maxormins
        self.Dim = Dim
        self.lb = lb
        self.ub = ub
        self.lbin = lbin
        self.ubin = ubin
        self.varTypes = varTypes
        ea.Problem.__init__(self, name, M, maxormins, Dim, varTypes, lb, ub, lbin, ubin)

    def aimFunc(self, pop): # 目标函数
        x1 = pop.Phen[:, [0]]
        x2 = pop.Phen[:, [1]]
        pop.ObjV = x1**2 + x2**2
        pop.ObjV = np.hstack([pop.ObjV, (x1-2)**2 + (x2-2)**2]) # 添加第二个目标
          
# 调用算法模板进行种群进化
"""
算法模板说明:
"""           
# import geatpy.algorithm as alg

# myProblem = MyProblem() # 生成问题对象
# [pop, obj, var] = alg.nsga2_templet(myProblem, maxormins = [1, 1], nind = 50, maxGen = 200) # 使用NSGA-II算法求解多目标优化问题

以上代码实现了一个使用遗传算法求解多目标优化问题的例子。如果您有其他问题或疑问，欢迎随时与我交流。

遗传算法的python代码中，这里的def aimFunc(self, pop):x1 = pop.Phen[:, [0]] x2 = pop.Phen[:, [1]] y = x1 + x2 ** 2 pop.ObjV = y中的pop.Phen是什么

pop.Phen是遗传算法中父代种群或子代种群的染色体矩阵，其中每一行表示一个个体（或染色体），每个染色体由不同的基因组成。在代码中，通过pop.Phen[:, [0]]和pop.Phen[:, [1]]获取种群中所有个体的第一和第二个基因，存储到x1和x2变量中。然后根据函数y = x1 + x2 ** 2计算出每个个体的目标函数值（或适应度值），并将其存储到pop.ObjV中。