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) data = pd.DataFrame() data['BestFitness'] = res.FitV_history_best data['MeanFitness'] = res.FitV_history_mean data['Generation'] = range(1, len(res.FitV_history_best) + 1) data.to_excel('data.xlsx', index=False)这段代码报错，错误是AttributeError: 'dict' object has no attribute 'FitV_history_best'如何修改

这个错误是因为在 `res` 中没有 `FitV_history_best` 属性，你可以使用 `res.var_history` 来获取每一代种群中的最优个体的变量值历史记录。修改代码如下：

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)
    
    data = pd.DataFrame()
    data['BestFitness'] = [item.FitV for item in res.history]
    data['MeanFitness'] = [item.FitnV for item in res.history]
    data['Generation'] = range(1, len(res.history) + 1)
    data.to_excel('data.xlsx', index=False)

在这里，我们将 `res.history` 中每代种群的最优个体和平均适应度分别存储到 `data` 中，并保存到 Excel 文件中。你可以修改代码，根据自己的需求来获取适应度历史记录。