遗传算法个人不可迭代

如何解决遗传算法个人不可迭代

在uni GA中的解释不是很好，因此，为什么我要在业余时间提高对它的了解，我正在做一个简单的任务，我有10张纸牌，编号为1到10，我必须将它们分成两堆5，因此第一堆的总和为36，第二堆的乘积为360。

我正在使用deap库，并开始做教科书GA的工作...直到到达评估函数，该函数将发送错误消息，指出个体不可迭代，即使我的总体是由包含10个数字的数组组成的个体构成的从1到10随机生成。

def evaluateInd(individual):
    ssum = 0
    prod = 1
    count = 0
    for x in individual:
        if count < 5:
            prod *= individual[count]
            count+=1
    count = 5        
    for x in individual:
        if count < 10:
            ssum += individual[count]
            count+=1
    scaled_sum_error = (ssum - SUM_TARGET) / SUM_TARGET
    scaled_prod_error = (prod - PROD_TARGET) / PROD_TARGET
    combined_error = math.fabs(scaled_sum_error) + math.fabs(scaled_prod_error)
    return combined_error

在程序的主要部分中，我使用deap工具箱创建弹出窗口。

self.toolBox.register("attr_bool",random.randint,1,LEN)
        self.toolBox.register("individual",tools.initRepeat,creator.Individual,self.toolBox.attr_bool,LEN)
        self.toolBox.register("population",list,self.toolBox.individual) 

这部分应该产生一个由个体组成的总体，这些个体的向量大小为LEN，并且包含从1到10的随机数。

File "C:blabla/bla.py",line 37,in evaluateInd
    for x in individual:

TypeError: 'int' object is not iterable

因此，我被困住了。 https://deap.readthedocs.io/en/master/examples/ga_onemax.html 在deap的官方文档中，我遵循的示例以非常相似的方式创建了pop。

#THIS CODE IS FROM THE OFFICIAL DOCUMENTATION
toolBox = base.ToolBox()
# Attribute generator 
toolBox.register("attr_bool",1)
# Structure initializers
toolBox.register("individual",toolBox.attr_bool,100)
toolBox.register("population",toolBox.individual)

我们的个人将使用函数initRepeat（）生成。它的第一个参数是容器类，在我们的示例中，我们在上一节中定义了“个人”。将使用作为第二个参数提供的attr_bool（）方法填充此容器，该容器将包含使用第三个参数指定的100个整数。

我通过设置我自己的LEN大小以及从1到10的数字来调整了此示例。