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python - Pythonのpymoo最適化パッケージを使った離散最適化
Pymoo パッケージを使用して、Python で離散最適化問題を解決しようとしています。ドキュメントでは、遺伝的アルゴリズムの離散最適化のサポートについて説明しています。しかし、差分進化アルゴリズムを使用して解決したいと考えています。GA を DE に置き換えてみましたが、エラーがスローされます.pymoo が差分進化アルゴリズムによる離散最適化をサポートしているかどうか知っている人はいますか?
python - DEを使用してpymooパッケージで最適化するときに、「type_var」パラメーターをintとして渡す方法
離散最適化問題を解くために新たにpymooを使用しています。問題を解決するために差分進化アルゴリズムを使用しようとしています。ドキュメントに従って、私はいくつかのことを試しました..
そして、それは良い結果でうまく機能します。したがって、pymoo は離散変数を持つ DE をサポートしていると推測されます。
私はpymooのDEアルゴリズムで利用可能な例を使用しようとしています..
私が直面している問題はtype_var、この例でパラメーターを渡す場所がわからないことです.. get_prboblem() を試しましたが、未定義と表示されます。ドキュメントでそれを見つけることができませんでした..誰かがtype_varDEを離散最適化として機能させるためにどこに渡すかを手伝ってもらえますか?