Python DEAP-自定义适应度函数

Question

我的问题是关于在我的遗传编程实现中用DEAP/Python实现自定义适应度函数的可能性。

经过搜索和阅读DEAP官方文件，我没有找到任何关于它的信息，所以，如果你们中的一个人能帮助我，我很感激。

谢谢。

Answer 1

您确定需要自定义健身功能吗？

这有点令人困惑，但您可能指的是自定义评估函数。这应该返回一个数字，然后适应度函数试图最大化或最小化该数字。

一个很好的例子是https://deap.readthedocs.io/en/master/examples/ga_onemax.html

在本教程中，设置了标准的最大化适应度函数：

creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

然后是"自定义"评估功能：

def evalOneMax(individual):
return sum(individual),

然后将其注册到工具箱：

toolbox.register("evaluate", evalOneMax)