ModuleNotFoundError: No module named 'my_funs.py'

这个错误提示表明你的代码中引用了一个名为 'my_funs.py' 的模块，但是 Python 解释器找不到这个模块。可能的原因是你没有正确安装这个模块，或者没有将该模块所在的目录添加到 Python 搜索路径中。

你可以尝试通过以下方式解决这个问题：
1. 确认你已经正确安装了 'my_funs.py' 模块，可以通过 pip install 命令安装。
2. 确认你的代码中正确引用了 'my_funs.py' 模块，可以通过 import 命令引入。
3. 确认 'my_funs.py' 模块所在的目录已经添加到 Python 搜索路径中，可以通过 sys.path.append() 命令添加。

相关问题

> model_TV01_All.cause_new <- glm(All.cause ~ TV01+ basis.tmean + ns(RH,df=3) + +ns(time, 8* 6)+as.factor(DOW), + family=quasipoisson(),subset=season=="hot", data) Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) : 对比只适用于有两个或多于两个层次的因子

这个错误是由于在执行glm函数时，对一个具有多个层次的因子应用了对比操作。对比只适用于具有两个或多个层次的因子。可能是在数据集中的某个因子有太少的层次，导致无法进行对比操作。你可以检查一下数据集中的因子变量，确保每个因子都有至少两个不同的层次。如果有某个因子只有一个层次，可以考虑将其转换为数值型变量或者合并其层次以解决这个问题。

python MOPSO

MOPSO(Multi-Objective Particle Swarm Optimization)是一种多目标粒子群优化算法，用于决多目标优化问题。该算法通过模拟粒子在多维搜索空间中的运动来寻找最优解的近似集合。

在Python中实现MOPSO算法，可以使用一些已有的库和函数。首先，可以参考引用中的学习总结文章，该文章提供了对MOPSO算法的具体实现和应用示例。

在实现MOPSO算法时，需要初始化一些参数和变量。可以参考引用中的init.py文件中的代码，其中包含了初始化设计参数、速度、个体最优解、外部存档以及全局最优解的函数。

另外，为了评估解的适应度，需要定义适应值函数。可以参考引用中的fitness_funs.py文件中的代码，其中给出了一个二维输入和二维输出的适应值函数的示例。

总结起来，在Python中实现MOPSO算法，可以按照以下步骤进行：
1. 参考引用中的学习总结了解MOPSO算法的具体实现和应用示例。
2. 初始化设计参数、速度、个体最优解、外部存档以及全局最优解的函数，可以参考引用中的init.py文件中的代码。
3. 定义适应值函数，根据具体应用背景自定义，可以参考引用中的fitness_funs.py文件中的代码。
4. 根据实际问题，根据MOPSO算法的流程进行迭代和优化。
5. 根据需要，对优化结果进行分析和可视化。

请注意，以上提供的是一种可能的实现方法，具体的实现细节和代码可能会因应用场景而有所不同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [（python源码，详细注解 ）多目标粒子群算法 mopso](https://blog.csdn.net/m0_38097087/article/details/79818348)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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