我正在为遗传算法使用 genalg 包。基因是二元的是自然的,结果将指定
该基因的长度是269,很难理解哪个比较难理解。有没有办法从中提取结果并将其放入数据框中?
cat(summary.rbga(GAmodel))
GA Settings
Type = binary chromosome
Population size = 100
Number of Generations = 100
Elitism = TRUE
Mutation Chance = 0
Search Domain
Var 1 = [,]
Var 0 = [,]
GA Results
Best Solution : 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0
我想将最佳解决方案转换为数据框,这样我就可以实际查找哪些是我需要挑选的项目。
class(GAmodel) = "rbga"
最佳答案
对于求解变量 GAModel 的最小化优化
bestSolution<-GAmodel$population[which.min(GAmodel$evaluations),]
这会根据适应度函数从 GAmodel$evaluations 中提取最佳染色体的索引。然后使用该索引返回最后一个被评估的种群的完整染色体。
关于r - 如何从遗传算法(genalg)中获得最佳解决方案作为列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/20676835/