Я использую deap для решения оптимизации (минимизация 2 параметров) с несколькими целями, используя NSGAII, и я вижу НЕ монотонно убывающую приспособленность.Это идет рука об руку с потерей разнообразия в поколениях непосредственно перед увеличением значения пригодности.
Развертывание всех функций, используемых в deap, показало, что после сортировки все люди, необходимые для выбора мю, лежат напервый фронт.Это нормально, я думаю.Этот фронт, однако, теряет разнообразие.Еще через несколько поколений остался только один «тип» индивида, то есть мю индивидуумов, которые абсолютно равны.
На данный момент, я чувствую, что это связано с моими параметрами. Давайте вернемся кОсновы: мои настройки имеют серьезные недостатки?Я использую:
mu, lamda = 50,500
с
CX, MUT, IN_MUT = 0,35,0,4, 0,1
Мой ход мыслей здесь:Я создаю 500 потомков, где 25% берут у населения (например, 125), а затем выбираю 50 из 550, содержащих (125 + 50 =) 175 старых.Может быть, моя проблема на самом деле с этим параметром .... Кто-нибудь может помочь уточнить?
Поскольку код немного длиннее, рабочий пример можно найти здесь:
https://gist.github.com/max3-2/8370cd60e85b2941d7b526c0cb6d7a47