Mlrose TSPOpt 遗传算法自身成本函数

Question

我想为自己的 TSP 问题编写自己的成本函数。我不想使用 mlrose 的，因为我想随时间优化实坐标。

首先，我创建了一个 coords_List，如下所示：[(49.321,8.213),[50.321,9.124]...)

然后我创建了自己的适应度函数，它接受猜测数组并返回一个浮点数。

fitnessF =  mlrose.CustomFitness(coords_list)

现在我设置了 mlRose：

problem_fit = mlrose.TSPOpt(length = len(coords_list),fitness_fn =fitnessF, maximize=False)
best_state, best_fitness = mlrose.genetic_alg(problem_fit, random_state = 2)

这会返回：

Exception: fitness_fn must have problem type 'tsp'.

现在我这样设置代码：

fitnessF =  mlrose.TravellingSales(check_fitness)

现在它会返回：

object of type 'function' has no len()

提前致谢

Ps：我也准备通过电子邮件分享我的笔记本

Answer 1

我可以找出问题所在。我必须定义我的自定义适应度函数是对的，但是对于 TSP 我必须添加问题类型：

fitnessF = mlrose.CustomFitness(coords_list,"tsp")

现在它可以工作了。