如遗传算法模块中的eaSimple()函数和进化策略模块中的cma()函数,可以自动寻找最优的参数组合。怎么实现
时间: 2024-02-27 20:52:21 浏览: 21
在DEAP包中,`eaSimple()`函数和`cma()`函数都是用于自动调参的方法。
`eaSimple()`函数是遗传算法模块中的一个函数,它可以自动寻找最优的参数组合。调用该函数需要先定义一个适应度函数和一个个体类型,然后通过设定一些参数值来进行调用。其中,`pop_size`参数表示种群大小,`cxpb`参数表示交叉概率,`mutpb`参数表示变异概率,`ngen`参数表示迭代次数,`stats`参数表示统计信息,`halloffame`参数用于保存每代中的最优个体。通过调整这些参数值,可以得到最优的参数组合。
以下是一个使用`eaSimple()`函数进行自动调参的示例代码:
```python
import random
from deap import base, creator, tools
# 定义适应度函数和个体类型
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)
# 初始化种群
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_float", random.uniform, 0, 1)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, 10)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
# 定义评估函数
def evaluate(individual):
return sum(individual),
toolbox.register("evaluate", evaluate)
# 设置算子和参数
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.1)
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)
pop_size = 50
cxpb = 0.5
mutpb = 0.2
ngen = 10
stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values)
stats.register("avg", tools.mean)
stats.register("max", tools.max)
halloffame = tools.HallOfFame(1)
# 调用eaSimple()函数进行自动调参
pop = toolbox.population(n=pop_size)
pop, logbook = algorithms.eaSimple(pop, toolbox, cxpb=cxpb, mutpb=mutpb, ngen=ngen, stats=stats, halloffame=halloffame)
# 输出最优的参数组合
print("Best individual is:", halloffame[0])
print("Best fitness is:", halloffame[0].fitness.values[0])
```
`cma()`函数是进化策略模块中的一个函数,它也可以自动寻找最优的参数组合。调用该函数需要先定义一个适应度函数和一个个体类型,然后通过设定一些参数值来进行调用。其中,`popsize`参数表示种群大小,`CMA_stds`参数表示每个个体的标准差,`maxfevals`参数表示最大评估次数,`bounds`参数表示每个个体的取值范围。通过调整这些参数值,可以得到最优的参数组合。
以下是一个使用`cma()`函数进行自动调参的示例代码:
```python
import random
from deap import cma, base, creator, tools
# 定义适应度函数和个体类型
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)
# 初始化种群
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_float", random.uniform, 0, 1)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, 10)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
# 定义评估函数
def evaluate(individual):
return sum(individual),
toolbox.register("evaluate", evaluate)
# 设置算子和参数
pop_size = 50
CMA_stds = [0.1] * 10
maxfevals = 100
bounds = [0, 1]
opts = cma.CMAOptions()
opts.set('popsize', pop_size)
opts.set('CMA_stds', CMA_stds)
opts.set('maxfevals', maxfevals)
opts.set('bounds', bounds)
# 调用cma()函数进行自动调参
es = cma.CMAEvolutionStrategy([0.5] * 10, 0.1, options=opts)
es.optimize(evaluate)
# 输出最优的参数组合
print("Best individual is:", es.best.x)
print("Best fitness is:", es.best.f)