请提供一段python代码:如何使用geatpy中的GEAPT对现有的数据进行筛选和选择

时间: 2023-06-03 19:06:08 浏览: 57
以下是使用geatpy中的GEAPT对现有的数据进行筛选和选择的Python代码示例: ``` # 导入相关库 from geatpy import eaSimple from geatpy.selection import roulettewheel # 定义问题类 class MyProblem: def __init__(self): self.xdim = 5 # 自变量维数 self.varTypes = np.array([0, 0, 0, 1, 1]) # 自变量类型:0表示离散,1表示连续 self.ranges = np.vstack([np.zeros((1, self.xdim)), np.array([10, 10, 10, 1, 1])]) # 自变量范围 self.maxormins = [1] # 目标函数类型:1表示单目标最小化,-1表示单目标最大化 self.obj_funcs = self.func # 目标函数 def func(self, x): # 自定义目标函数 return [sum(x)] # 初始化问题 problem = MyProblem() # 进行遗传算法求解 verbose = True # 是否打印详细信息 NIND = 50 # 种群个数 MAXGEN = 100 # 最大迭代次数 LIND = np.sum(problem.varTypes == 0) # 离散型变量个数 pc, pm = 0.8, 0.1 # 交叉、变异概率 lb, ub = problem.ranges[0, :], problem.ranges[1, :] # 自变量上下界 LREAL = np.sum(problem.varTypes == 1) # 连续型变量个数 FieldD = ea.crtfld(LREAL, lb.tolist(), ub.tolist(), problem.varTypes) # 决策变量描述器 population = ea.initpop(NIND, problem.varTypes, problem.ranges) # 初始化种群 obj_trace = np.zeros((MAXGEN, 1)) # 定义目标函数值记录器 var_trace = np.zeros((MAXGEN, problem.xdim)) # 定义变量值记录器 if verbose: # 打印详细信息 start_time = time.time() # 记录起始时间 [population, obj_trace, var_trace] = eaSimple(ea.recombin(roulettewheel), problem.obj_funcs, population, FieldD, problem.maxormins, MAXGEN, problem.obj_funcs is None, 1, True, pc, pm, 1, LIND, 1.0 / LIND, 1e-6, verbose, [0.1, 2]) # 调用遗传算法模板 if verbose: # 打印详细信息 end_time = time.time() # 记录终止时间 print('用时:%f 秒' % (end_time - start_time)) ```

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