'ACA_TSP' object has no attribute 'generation_best_Y'

在Python中，`ACA_TSP`对象没有名为`generation_best_Y`的属性可能意味着你在尝试访问某个特定对象的`generation_best_Y`属性，但这个对象的定义或实现中并没有提供这个属性。`ACA_TSP`通常是指一种针对旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）的算法或者是一个自定义的类，TSP是一种经典的组合优化问题，涉及寻找一条经过所有城市的最短路径。

- 你是在哪个Python库或自定义类中遇到这个问题的？因为不同的库或类可能会有不同的属性结构。
- `generation_best_Y`可能是用来存储当前最优解的生成序列或目标值，如果没有这个属性，可能意味着每次迭代都没有找到最优解，或者是属性名拼写错误。
- 你是否检查过`ACA_TSP`类的源代码或者文档，确认它是否应该包含这个属性？

如果你能提供更多上下文或代码片段，我可以给出更具体的帮助。

相关问题

'bool' object has no attribute 'text'

引用\[1\]:Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'bool' object has no attribute 'all' 。 引用\[2\]:只有当两个ndarray的shape一致时，aa==bb 才能返回矩阵所有位置比较的结果对应True或者False。如下： >>> aa==cc # 输出只有一个bool值 False >>> bb = np.array(\[1,2,3\]) >>> aa==bb # 输出所有位置的比较结果 array(\[ True, True, True\]) # 输出总的结果 >>> (aa==bb).all() True 。 引用\[3\]:问题： ##视频的读取 #vc=cv2.VideoCapture可以捕获摄像头，用数字来控制不同的设备，例如：0,1 vc=cv2.VideoCapture(r'C:\Users\lord\Desktop\love.mpeg') #检查是否打开正确 if vc.isOpened(): open.frame=vc.read()#oepn???,这里应该是“，” else: open=False 输出结果： AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-64-7aca3eed2315> in <module> 1 #检查是否打开正确 2 if vc.isOpened(): ----> 3 open.frame=vc.read()#oepn???,这里应该是“，” 4 else: 5 open=False AttributeError: 'bool' object has no attribute 'frame' 解决办法 ： 。 问题:'bool' object has no attribute 'text'

回答: 引用\[1\]中的错误信息是由于一个布尔对象没有'all'属性导致的。这个错误通常发生在尝试对布尔对象调用'all'方法时。引用\[2\]中解释了当两个ndarray的形状不一致时，无法使用'=='运算符进行元素比较。只有当两个ndarray的形状一致时，才能返回一个包含所有位置比较结果的布尔数组。而引用\[3\]中的错误信息是由于在代码中使用了错误的变量名。正确的代码应该是open_frame=vc.read()，而不是open.frame=vc.read()。这个错误是由于布尔对象没有'frame'属性导致的。所以解决办法是将代码中的错误变量名更正为正确的形式。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [AttributeError: 'bool' object has no attribute 'all'](https://blog.csdn.net/qxqxqzzz/article/details/103279786)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [AttributeError: ‘bool‘ object has no attribute ‘frame](https://blog.csdn.net/the_beginner/article/details/118520802)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

以下代码有什么问题def cal_total_distance(routine): '''The objective function. input routine, return total distance. cal_total_distance(np.arange(num_points)) ''' num_points, = routine.shape return sum([distance_matrix[routine[i % num_points], routine[(i + 1) % num_points]] for i in range(num_points)]) # 蚁群算法 from sko.ACA import ACA_TSP aca = ACA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points, size_pop=50, max_iter=200, distance_matrix=distance_matrix) best_x, best_y = aca.run() fig, ax = plt.subplots(1, 2) best_points_ = np.concatenate([best_x, [best_x[0]]]) best_points_coordinate = points_coordinate[best_points_, :] ax[0].plot(best_points_coordinate[:, 0], best_points_coordinate[:, 1], 'o-r') pd.DataFrame(aca.y_best_history).cummin().plot(ax=ax[1]) plt.show() print(best_points_) print(best_y)

这段代码有两个问题：

1. 在函数 `cal_total_distance` 中，变量 `num_points` 没有定义，应该在调用该函数之前定义该变量。
2. 在代码中缺少必要的库导入，如 `numpy` 和 `matplotlib` 库，需要在代码开头导入这些库。

下面是修改后的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

def cal_total_distance(routine, distance_matrix, num_points):
    '''The objective function. input routine, return total distance.
    cal_total_distance(np.arange(num_points), distance_matrix, num_points)
    '''
    return sum([distance_matrix[routine[i % num_points], routine[(i + 1) % num_points]] for i in range(num_points)])

# 蚁群算法
from sko.ACA import ACA_TSP

num_points = 10
distance_matrix = np.random.rand(num_points, num_points)

aca = ACA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points, distance_matrix=distance_matrix,
              size_pop=50, max_iter=200)

best_x, best_y = aca.run()

fig, ax = plt.subplots(1, 2)
best_points_ = np.concatenate([best_x, [best_x[0]]])
best_points_coordinate = points_coordinate[best_points_, :]
ax[0].plot(best_points_coordinate[:, 0], best_points_coordinate[:, 1], 'o-r')
pd.DataFrame(aca.y_best_history).cummin().plot(ax=ax[1])
plt.show()

print(best_points_)
print(best_y)