创建类型 本教程展示了如何使用 `creator` 创建类型，并使用 `toolbox` 进行初始化。 适应度 提供的 `Fitness` 类是一个抽象类，需要 `weights` 属性才能发挥作用。最小化适应度使用负权重，而最大化适应度使用正权重。例如，以下代码在 `creator` 中创建了一个单目标最小化适应度 `FitnessMin`： creator.create("Fitnes

原创文章第552篇，专注“AI量化投资、世界运行的规律、个人成长与财富自由"。 又到了星球发布代码的日子： 更新说明：1、Deap做因子挖掘的框架使用。值得说明的是，源码级别，并非产品级，不能指望输入一堆symbols，然后就开始挖掘。——我相信需要做因子挖掘的同学，并不是这样的诉求。亮点：1、支持多symbol 2、支持常数，比如roc(close，20） 3、支持截面。4、支持生成

主要是在遗传符号回归的代码中添加了注释和根据一部分源码做了一点改动 import operatorimport randomimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom deap import algorithms, base, creator, tools, gpfrom operator import attrgette

一、说明    在优化领域，困难往往不是来自为单个问题找到最佳解决方案，而是来自管理具有多个经常相互冲突的目标的复杂问题环境。这就是多目标优化 （MOO） 发挥作用的地方，它提供了一个解决此类多方面问题的框架。本文探讨了 MOO 的核心及其数学基础，并提供了一个动手 Python 示例来说明这些概念。 二、了解多目标优化    多目标优化是数学建模和计算智能中的一个重要领域，专注于涉及多个目

关于 DEAP数据集是一个常用的情绪分类公共数据，在日常研究中经常被使用到。如何合理地预处理DEAP数据集，对于后端任务的成功与否，非常重要。本文主要介绍DEAP数据集的预处理流程。 工具  图片来源：DEAP: A Dataset for Emotion Analysis using Physiological and Audiovisual Signals  DEAP数据集

关于 本实验采用DEAP情绪数据集进行数据分类任务。使用了三种典型的深度学习网络：2D 卷积神经网络；1D卷积神经网络+GRU； LSTM网络。 工具 数据集 DEAP数据 图片来源： DEAP: A Dataset for Emotion Analysis using Physiological and Audiovisual Signals 方法实现 2D-C

在遗传算法中，使用DEAP库来实现自定义的交叉操作可以非常灵活。如果你想模拟多个染色体的情况，通过在染色体的特定区间进行交叉，你需要自定义一个交叉函数。以下是一个示例，展示如何实现一个自定义的交叉函数，该函数允许在指定的多个区间进行交叉。 首先，假设我们有两个个体，每个个体都有一系列的基因，我们希望在这些基因上的特定区间进行交叉。以下是一个简单的自定义交叉函数的实现： from deap im

Santa Fe Ant Trail问题是一个经典的人工生命（Artificial Life）问题，用来探索生物群体行为和分布式智能的原理。这个问题是基于蚂蚁在寻找食物时的行为而建立的。问题中，蚂蚁在一个网格世界中寻找食物，并在回家时留下一条路径素，用于引导其他蚂蚁找到食物。蚂蚁在寻找食物和回家时，根据自身和周围信息做出决策，例如嗅觉、视觉等。 Santa Fe Ant Trail问题中，蚂蚁的