У меня есть этот код для nsga3 (эволюционный алгоритм), но я получаю сообщение об ошибке «numpy.ndarray», объект не имеет атрибута «пригодность». Создает контрольные точки для выбора NSGA-III. Этот код основан наjMetal NSGA-III implementation <https://github.com/jMetal/jMetal>_. Помогите убрать эту ошибку
import copy
import random
import numpy as np
from deap import tools
class ReferencePoint(list): # A reference point exists in objective space an has a set of individuals associated with it
def __init__(self, *args):
list.__init__(self, *args)
self.associations_count = 0
self.associations = []
def generate_reference_points(num_objs, num_divisions_per_obj):
def gen_refs_recursive(work_point, num_objs, left, total, depth):
if depth == num_objs - 1:
work_point[depth] = left/total
ref = ReferencePoint(copy.deepcopy(work_point))
return [ref]
else:
res = []
for i in range(left):
work_point[depth] = i/total
res = res + gen_refs_recursive(work_point, num_objs, left-i, total, depth+1)
return res
print(gen_refs_recursive([0]*num_objs, num_objs, num_objs*num_divisions_per_obj,
num_objs*num_divisions_per_obj, 0))
def find_ideal_point(individuals):
'Finds the ideal point from a set individuals.'
current_ideal = [np.infty] * len(individuals[0].fitness.values) # Here th error is coming
for ind in individuals:
# Use wvalues to accomodate for maximization and minimization problems.
current_ideal = np.minimum(current_ideal,
np.multiply(ind.fitness.wvalues, -1))
print("Ideal POint is\n",current_ideal)
global individulas
individulas=np.random.rand(10,4)
generate_reference_points(2, 4)
find_ideal_point(individulas)
