Я использую пакет platypus для мультиоптимизации (более конкретно, я хочу использовать алгоритм NSGA2 для генерации решений оптимального парето)
вот мой код
def obj_function(vars):
now.p2=vars[0]
now.p3=vars[1]
var=pd.concat([now.time, now.p2, now.p3], axis=1)
return[rm_load.predict(var), abs(500-rm_lux.predict(var))]
#I use RF model as objective function
problem=Problem(2,2)
problem.types[:]=[Real(0,100),Real(0,100)]
problem.function = obj_function
problem.directions[:] = Problem.MINIMIZE
algorithm=NSGAII(problem)
algorithm.run(1000)
после запуска этот код, я получил это сообщение об ошибке.
ValueError: Значение истинности массива с более чем одним элементом неоднозначно. Используйте a.any () или a.all ()
Возможные решения генерируются после выполнения кода. но недоминируемых решений нет. (из-за той же ошибки)
Поскольку я новичок в python и не могу найти простых и правильных примеров об этом пакете, «Утконос», если есть какие-либо рекомендации по поводу простого пакета для оптимизации нескольких объектов , Было бы здорово.
Спасибо.