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
时间: 2023-06-05 08:05:13 浏览: 255
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。
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if name == 'main': # 实例化问题对象 problem = MyProblem() # 生成问题对象 # 快速构建算法 algorithm = ea.soea_DE_currentToBest_1_bin_templet( problem, ea.Population(Encoding='RI', NIND=20), MAXGEN=400, # 最大进化代数。 logTras=0) # 表示每隔多少代记录一次日志信息,0表示不记录。 algorithm.mutOper.F = 0.7 # 差分进化中的参数F。 algorithm.recOper.XOVR = 0.7 # 交叉概率。 # 先验知识 prophetVars = np.array([[2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000]]) # 假设已知[0.4, 0.2, 0.4]为一组比较优秀的变量。 # # 求解 res = ea.optimize(algorithm, prophet=prophetVars, verbose=True, drawing=1, outputMsg=True, drawLog=True, saveFlag=True) print(res)我想把这段代码中绘图的数据保存在一个名叫date的Excel表格中,请给我完整的代码
以下是完整的代码,包括保存数据到Excel表格的部分:
```python
import numpy as np
import geatpy as ea
import pandas as pd
# 定义问题类
class MyProblem(ea.Problem):
def __init__(self):
name = 'MyProblem' # 初始化name(函数名称,可以随意设置)
M = 1 # 初始化M(目标维数,这里为1)
maxormins = [-1] # 初始化maxormins(最小最大化标记列表,-1表示最小化,1表示最大化)
Dim = 6 # 初始化Dim(决策变量维数)
varTypes = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0]) # 初始化varTypes(决策变量类型,0表示实数,1表示整数)
lb = [0, 0, 0, 0, 0, 0] # 决策变量下界
ub = [5000, 5000, 5000, 5000, 5000, 5000] # 决策变量上界
lbin = [1, 1, 1, 1, 1, 1] # 二进制决策变量下界
ubin = [1, 1, 1, 1, 1, 1] # 二进制决策变量上界
# 调用父类构造方法完成对象的初始化
super().__init__(name, M, maxormins, Dim, varTypes, lb, ub, lbin, ubin)
# 目标函数
def aimFunc(self, pop):
x = pop.Phen # 得到决策变量矩阵
pop.ObjV = 15 * x[:, 0] + 20 * x[:, 1] + 25 * x[:, 2] + 30 * x[:, 3] + 35 * x[:, 4] + 40 * x[:, 5] # 计算目标函数值,赋值给pop种群对象的ObjV属性
# 主程序
if __name__ == '__main__':
# 实例化问题对象
problem = MyProblem()
# 生成问题对象
# 快速构建算法
algorithm = ea.soea_DE_currentToBest_1_bin_templet(
problem,
ea.Population(Encoding='RI', NIND=20),
MAXGEN=400, # 最大进化代数。
logTras=0 # 表示每隔多少代记录一次日志信息,0表示不记录。
)
algorithm.mutOper.F = 0.7 # 差分进化中的参数F。
algorithm.recOper.XOVR = 0.7 # 交叉概率。
# 先验知识
prophetVars = np.array([[2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000]]) # 假设已知[2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000]为一组比较优秀的变量。
# 求解
res = ea.optimize(
algorithm,
prophet=prophetVars,
verbose=True,
drawing=1,
outputMsg=True,
drawLog=True,
saveFlag=True
)
# 保存数据到Excel表格
data = pd.DataFrame(res.Phen, columns=['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'x6'])
data['y'] = res.ObjV
data.to_excel('data.xlsx', index=False)
# 打印最优解
print(res)
```
运行后,会在代码所在目录生成一个名为data.xlsx的Excel表格,其中包括每一代种群的决策变量和目标函数值。
遗传算法求解最优化问题python
遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法,可以用于求解最优化问题。在Python中,可以使用多个库来实现遗传算法,例如Geatpy、DEAP等。以下是使用Geatpy库实现遗传算法求解最优化问题的示例代码:
```python
import geatpy as ea
# 定义问题类
class MyProblem(ea.Problem):
def __init__(self):
name = 'MyProblem' # 问题名称
M = 2 # 目标维数
maxormins = [1, 1] # 目标最小化或最大化标记,1表示最小化,-1表示最大化
Dim = 2 # 决策变量维数
varTypes = [0, 0] # 决策变量类型,0表示实数,1表示整数
lb = [-5, -5] # 决策变量下界
ub = [5, 5] # 决策变量上界
lbin = [1, 1] # 决策变量是否包含下界,1表示包含,0表示不包含
ubin = [1, 1] # 决策变量是否包含上界,1表示包含,0表示不包含
self.M = M
self.maxormins = maxormins
self.Dim = Dim
self.varTypes = varTypes
self.lb = lb
self.ub = ub
self.lbin = lbin
self.ubin = ubin
self.name = name
def aimFunc(self, pop): # 目标函数
x1 = pop.Phen[:, [0]]
x2 = pop.Phen[:, [1]]
f1 = x1**2 + x2**2
f2 = (x1-2)**2 + (x2-2)**2
pop.ObjV = np.hstack([f1, f2])
# 初始化问题对象
problem = MyProblem()
# 初始化算法模板对象
algorithm = ea.soea_NSGA2_templet(problem, populationType='real', selectionType='tourSel',
crossoverType='realSBX', mutationType='realPolynomial',
maxGen=100, printLog=True)
# 运行算法
algorithm.run()
# 输出结果
best_ind = algorithm.bestInd
print('最优解:', best_ind.Phen)
print('最优目标函数值:', best_ind.ObjV)
```
上述代码中,定义了一个MyProblem类来表示问题,其中包括问题名称、目标维数、目标最小化或最大化标记、决策变量维数、决策变量类型、决策变量下界、决策变量上界等信息。在类中还定义了目标函数aimFunc,用于计算目标函数值。然后,使用NSGA-II算法模板来求解问题,最终输出最优解和最优目标函数值。
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