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我想使用多处理加速 DEAP，但总是得到 OSError。这是我的代码的缩写版本：

当我运行代码时，我收到如下错误消息：

此消息在窗口中快速重复显示。我不知道哪里错了。正如 DEAP 文件所说，我保护Pool()in 。__name__ == __main__但它仍然无法工作。有人可以帮我吗。

我似乎无法弄清楚如何在 DEAP 中拥有可变长度的基因组。

我浏览了 DEAP 文档，没有发现任何与可变长度基因组相关的内容。

我是 Python 和 DEAP 的初学者，我试图从以下位置了解 TSP 的评估函数：https ://github.com/DEAP/deap/blob/master/examples/ga/tsp.py

On表示之前和当前个人位置之间distance = distance_map[individual[-1]][individual[0]] 的[individual[-1]][individual[0]]差异？

Onfor gene1, gene2 in zip(individual[0:-1], individual[1:]) 哪个意味着价值观0:1和1:个人？

我已经编写了自己的函数来生成一个个体

我正在注册到 DEAP 工具箱

现在说我用这个代码调用了 4 个人口

事实证明，尽管我在生成器函数中内置了随机性，但总体中的所有 4 个个体都是相同的

为什么会这样？

按照DEAP 教程，我正在尝试使用多个统计信息。

这会在屏幕上打印统计信息。

该文件指出

可以使用与简单统计完全相同的过程将多统计对象提供给算法[...]。

但是当我尝试访问日志时，它会返回一个None.

如果我使用常规统计而不是多个统计，我就没有这个问题：logbook.select("avg")返回浮点列表。

使用多个统计信息时如何访问记录的统计信息？

通过浏览 DEAP 的文档和示例（此处、此处、此处），我发现了一些使用 DEAP 进行多目标优化的实例，但在多模态优化方面却一无所获。

是否可以使用 DEAP 框架进行进化多模式优化，类似于本文中描述的内容？有这样做的例子吗？

我不太理解DEAP 文档中描述的合作共同进化的例子。

target_set评估个人适应度时出现的是什么？为什么更新健身的线

而不是

?

我希望能够从日志中获取所有统计信息，以便将其用于图形表示。就目前而言，我的日志仅包含代数和评估数。该算法正在计算和输出 avg、std、min 和 max，但它们没有被返回，所以我不能使用它们。有没有办法从我的算法中获取这些值？

我曾尝试查看创建记录的文档，但其中的内容对我来说没有意义，或者与我的情况有关。

我的输出看起来像这样（注意我从算法中排除了与树的大小有关的输出，因为我认为没有必要并且使输出混乱，但它确实输出了该数据）

我希望最后一行应该包括日志中的所有其他内容

编辑：

深入挖掘我发现这可能是一个错误。该文档说，当此处包含统计信息时应该记录它https://deap.readthedocs.io/en/master/api/algo.html

它显示“它返回优化的种群和带有进化统计数据的日志。日志将包含世代数、每一代的评估数量以及统计数据（如果将统计数据作为参数给出）。”

我已经包含了统计数据，但它似乎不起作用。

我正在尝试从DEAP 模块eaSimple运行算法。我想指定每一代要选择的个体数量。但是，如果我为选择函数指定一个参数，则会出现错误。k

此示例中的最后一行引发了错误

请注意，将行替换为toolbox.register('select', tools.selBest, k=50)删除toolbox.register('select', tools.selBest)错误。

这里的默认值是什么k，我如何指定我自己的值k？

我正在使用 Deap 库 (Python) 进行进化计算。我对以下突变功能感兴趣：

indpb根据文档，其中是指每个解决方案元素发生变异的概率。

我的问题是，如何为解决方案的某些部分（索引）指定更高（或更低）的突变概率。

换句话说，使得indpb不是标量而是解的向量。