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。

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