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sparkのpysparkを使用してGA、PSOなどの進化的アルゴリズムを実行したい。Deap pythonライブラリを使用してMLLibを使用してこれを行う方法。同じタスクを実行できる他のライブラリがあります。

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Python DEAPパッケージでは、なぜこのような機能を持たないモジュールから関数を呼び出すことができますか？

私はPythonでDEAPパッケージを使い始めました。チュートリアルの後、私はこの文を理解することはできません。 toolbox.register("cross",tools.cxTwoPoint) 私はtools.cxTwoPointがcxTwoPoint関数を呼び出すことであることを理解しています。しかし、私はソースコードを確認しましたが、cxTwoPoint関数はtoolsモジュール内に

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スパークによるDEAP（遺伝的アルゴリズムライブラリ）の使用

スパーククラスタにDEAP（http://deap.readthedocs.io/en/master/）を使用して、フィットネス評価関数をマップすることは可能ですか？私はGAを実行したいが、フィットネス機能はかなり長く、スパーククラスターに分散する計画だった。

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DEAPでの無効なフィットネスの重要性は何ですか？

私はDEAPを使い始めています。以前は、MATLABをベースにしたGAを使用しました。これは、クロスオーバと突然変異の後に、指定されたサイズのより良い個体を選択し、その後、個体群を更新することです。 invalid_ind = [ind for ind in offspring if not ind.fitness.valid] fitnesses = map(toolbox.evaluate,

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DEAP Pythonで個人のリストを作成するにはどうすればいいですか？

私はPythonでDEAPから始まり、TSP problemを解決するためにGAを実装するふりをしています。 city（Strings）という名前のリストをIndividualとして作成できるかどうかを知りたいです。たとえば、個人は["Madrid","Paris","London","Rome"]とすることができます。この時、私は整数の都市を表す： creator.create("Indivi

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パンダのデータフレームにDEAP結果を保存する

しばらくの間、遺伝的アルゴリズムのためのDEAPパッケージを使用する。私はルーチンを知り、有効な結果を得ています。しかし、私は集団間のフィットネス機能のバリエーションを知りたいと思います。の統計情報の機能では、平均値、標準偏差などを出力することができます。マニュアルでは、結果を保存するためにログブックが使用されています。私はそれを学んでいないと私はピクルスに精通していない。結果を.csv

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DEAPを使用した多目的関数の最小化

DEAPライブラリを使用してカスタム関数を最小化することによって多目的最適化を実行しようとしています。私はいくつかの目標（ターゲット）を最小限に抑えたときにはまともな結果を得ていますが、3または4を超えると、収束しません。通常は、最初の目的を0に最小化し、他の目的は周囲を跳ね返ります（最小化しない）。 sci-kitライブラリを使用していくつかのシミュレーションデータを記述するメタモデル（リッジ回

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デープPythonパッケージ：異なる範囲と整数と浮動小数点数の混在の個体を作成する

DEAPを使用して関数を最大化しようとしています。私は基本的な例でそれを行う方法を理解：100のランダムな値を作成するか、0または1あなたは、その後に行くと人口を作成し、変異させ toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1) toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator

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辞書のリストのリストとしてのPythonオブジェクト

リストのリストとして動作するクラスを開発しようとしています。私はそれを個人のための型として、deapフレームワークで渡す必要があります。現在、私はnumpyのオブジェクト配列で作業しています。ここにコードがあります。 import numpy class MyArray(numpy.ndarray): def __init__(self, dim): numpy.ndar