DEAP遺伝的アルゴリズム

Question

私は現在、Pythonの遺伝的アルゴリズムにDEAPを使用しています。長さがno_sensorsの個体の初期集団を作りたいと思います。私の問題は、random.choice(nodes)の機能のために、いくつかのノードは同じになり、最初の長さはno_sensorsよりも小さくなります。この問題を解決する方法はありますかと思いまして：

creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(2.0, -1.0)) 
creator.create("Individual", set, fitness=creator.FitnessMax) 

toolbox = base.Toolbox() 
toolbox.register("attr_item", random.choice, nodes) 
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_item, n=no_sensors) 
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) 

基本的に、私はリストnodesからユニークなアイテムの固定長を必要としています。 random.sample(nodes, no_sensors)を使用することを考えていましたが、エラーを発生させることなくコードに組み込むことができません。

他の例hereをチェックアウトできます。

Answer 1

いくつかの考えた後、私はこの回避策を思い付いた：

creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(2.0, -1.0)) 
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax) 

toolbox = base.Toolbox() 
toolbox.register("attr_item", random.sample, nodes, no_sensors) 
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_item, n=1) 
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) 

毎回あなたがコンテンツにアクセスしたいので、それは、しかし少し醜いですリストindividualのタイプがIndividualの場合は、individual[0]に電話し、individual[0]のコンテンツを繰り返し処理する必要があります。

Answer 2

あなたがfunctools.partialとrandom.sampleを使用することができます。

from functools import partial 
import random 
no_sensors = 5 
mysample = partial(random.sample,k=no_sensors) 
toolbox.register("attr_item", mysample, nodes)