optimizer = GlobalBestPSO(n_particles=10, dimensions=3, options={'c1': 0.5, 'c2': 0.3, 'w': 0.9}, n_jobs=-1) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'n_jobs'
时间: 2023-12-31 21:06:53 浏览: 47
这个错误是由于GlobalBestPSO不支持n_jobs参数导致的。n_jobs参数是用于并行计算的,但是GlobalBestPSO并不支持并行计算。如果你需要使用并行计算,可以考虑使用其他的粒子群优化算法,比如ParallelPSO等。如果你不需要并行计算,可以将n_jobs参数的值设置为1或者删除n_jobs参数。
相关问题
optimizer = ps.single.GlobalBestPSO() __init__() missing 3 required positional arguments: 'n_particles', 'dimensions', and 'options'
对不起,我之前给出的回答依然有误。`GlobalBestPSO` 类确实需要传递三个必需的参数:'n_particles'、'dimensions' 和 'options'。下面是一个正确的示例代码:
```python
import pyswarms as ps
# 定义目标函数
def objective_function(x):
# TODO: 根据参数 x 计算目标函数的值
return fitness_value
# 设置优化器参数
n_particles = 10
dimensions = 3
options = {'c1': 0.5, 'c2': 0.3, 'w':0.9}
# 创建全局最佳粒子算法优化器
optimizer = ps.single.GlobalBestPSO(n_particles=n_particles, dimensions=dimensions, options=options)
# 运行优化器
best_pos, best_cost = optimizer.optimize(objective_function, iters=100)
# 打印最佳位置和最佳成本
print("Best position:", best_pos)
print("Best cost:", best_cost)
```
在这个示例中,我们首先定义了目标函数 `objective_function`,该函数接受一个参数 `x`,代表粒子的位置,并返回该位置的适应度值。然后,我们设置了优化器的参数 `n_particles`(粒子数量)、`dimensions`(维度)和 `options`(其他选项),并将它们传递给 `GlobalBestPSO` 类来创建优化器对象。最后,我们使用 `optimize` 方法运行优化器,得到最佳位置和最佳成本。
请根据你的具体问题和需求来修改和完善这个示例代码。
非常抱歉给你带来了困惑。希望这次能解决你的问题,如果还有其他疑问,请随时提问。
运行报错TypeError: objective_function() got an unexpected keyword argument 'bounds'
抱歉,我的回答中有误。在Pyswarms中使用PSO算法时,不需要将参数空间bounds作为参数传递给目标函数objective_function,而是将其作为PSO优化器的参数传递。因此,您需要将objective_function()函数修改为以下形式:
```python
def objective_function(params):
nb_filters, kernel_size, nb_stacks, dilations, dropout_rate = params
model = create_tcn_model(input_shape=(15,5), output_shape=1, nb_filters=nb_filters, kernel_size=kernel_size, nb_stacks=nb_stacks, dilations=dilations, dropout_rate=dropout_rate)
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss='mse')
history = model.fit(train_x, train_y, batch_size=32, epochs=100, validation_data=(val_x, val_y), verbose=0)
return history.history['val_loss'][-1]
```
然后,您可以使用以下代码来运行PSO算法并搜索最佳参数配置:
```python
# 定义PSO优化器并运行PSO算法
optimizer = ps.single.GlobalBestPSO(n_particles=10, dimensions=5, options={'c1': 0.5, 'c2': 0.3, 'w':0.9})
best_cost, best_params = optimizer.optimize(objective_function, iters=50, bounds=bounds)
# 输出最佳参数配置
print('最佳参数配置:')
print('nb_filters:', best_params[0])
print('kernel_size:', best_params[1])
print('nb_stacks:', best_params[2])
print('dilations:', best_params[3])
print('dropout_rate:', best_params[4])
```
这样,PSO算法就可以自动搜索最佳参数配置,而不会报 "TypeError: objective_function() got an unexpected keyword argument 'bounds'" 错误。希望这次回答能够帮到您。如有其他问题,请随时提出。