是的,algorithm.eaSimple函数可以返回一个包含运行时所有统计数据的日志。在DEAP库中,可以通过设置统计对象来收集算法的各种统计信息,如进化代数、最佳个体、平均适应度等。可以使用tools.Statistics类来创建一个统计对象,并将其传递给algorithm.eaSimple函数。下面是一个示例代码:
from deap import algorithms, base, creator, tools
# 创建适应度函数和个体
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)
# 初始化种群和进化算法参数
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
toolbox.register("evaluate", evaluate_function)
toolbox.register("mate", crossover_function)
toolbox.register("mutate", mutation_function)
toolbox.register("select", selection_function)
# 创建统计对象
stats = tools.Statistics()
stats.register("avg", numpy.mean)
stats.register("min", numpy.min)
stats.register("max", numpy.max)
# 运行算法并返回统计数据的日志
population = toolbox.population(n=100)
result, log = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.2, ngen=50, stats=stats, verbose=False)
# 打印统计数据
print(log)
# 获取最佳个体
best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0]
print("Best individual:", best_individual)
在上面的代码中,我们创建了一个统计对象stats,并使用stats.register方法注册了平均值、最小值和最大值的统计函数。然后,将stats对象作为参数传递给algorithm.eaSimple函数,以便在算法运行过程中收集统计数据。最后,通过访问log变量,可以获取包含运行时所有统计数据的日志。
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