算法

`eaMuPlusLambda`(population, toolbox, mu, ...)	基础实现直接取自：https://github.com/DEAP/deap/blob/master/deap/algorithms.py
`eaMuCommaLambda`(population, toolbox, mu, ...)	基础实现直接取自：https://github.com/DEAP/deap/blob/master/deap/algorithms.py
`eaSimple`(population, toolbox, cxpb, mutpb, ngen)	基础实现直接取自：https://github.com/DEAP/deap/blob/master/deap/algorithms.py

sklearn_genetic.algorithms.eaMuCommaLambda(population, toolbox, mu, lambda_, cxpb, mutpb, ngen, stats=None, halloffame=None, callbacks=None, verbose=True, estimator=None, **kwargs)[源代码]

基础实现直接取自：https://github.com/DEAP/deap/blob/master/deap/algorithms.py

这是\((\mu~,~\lambda)\)进化算法。

population: A list of individuals.: 迭代过程产生的种群。
toolbox: A Toolbox: 包含进化算子。
mu: int, default=None,: 选择用于下一代的个体数量。
lambda_: int, default=None: 每一代要产生的子代数量。
cxpb: Scheduler, default=None: 后代通过交叉产生的概率。
mutpb: Scheduler, default=None: 一个自适应调度器，表示通过变异产生后代的概率。
ngen: int, default=None: 代数数量。
stats: A Statistics: 就地更新的对象，可选。
halloffame: A HallOfFame: 将包含最优个体的对象，可选。
callbacks: list or Callable: 一个或多个该包中可用的callbacks方法列表。
verbose: bool, default=True: 是否记录统计信息。
estimator: GASearchCV, default = None: 正在优化的评估器

Returns:

pop: list: 最终种群。
log: Logbook: 进化统计信息。
n_gen: int: 使用的代数。

sklearn_genetic.algorithms.eaMuPlusLambda(population, toolbox, mu, lambda_, cxpb, mutpb, ngen, stats=None, halloffame=None, callbacks=None, verbose=True, estimator=None, **kwargs)[源代码]

基础实现直接取自：https://github.com/DEAP/deap/blob/master/deap/algorithms.py

这是 \((\mu + \lambda)\) 进化算法。

population: A list of individuals.: 迭代过程产生的种群。
toolbox: A Toolbox: 包含进化算子。
mu: int, default=None: 选择用于下一代的个体数量。
lambda_: int, default=None: 每一代要产生的子代数量。
cxpb: Scheduler, default=None: 后代通过交叉产生的概率。
mutpb: Scheduler, default=None: 一个自适应调度器，表示通过变异产生后代的概率。
ngen: int, default=None: 代数数量。
stats: A Statistics: 就地更新的对象，可选。
halloffame: A HallOfFame: 将包含最优个体的对象，可选。
callbacks: list or Callable: 一个或多个该包中可用的callbacks方法列表。
verbose: bool, default=True: 是否记录统计信息。
estimator: GASearchCV, default = None: 正在优化的评估器

Returns:

pop: list: 最终种群。
log: Logbook: 进化统计信息。
n_gen: int: 使用的代数。

sklearn_genetic.algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb, mutpb, ngen, stats=None, halloffame=None, callbacks=None, verbose=True, estimator=None, **kwargs)[源代码]

基础实现直接取自：https://github.com/DEAP/deap/blob/master/deap/algorithms.py

该算法重现了Back2000第7章中介绍的最简单的进化算法。

population: A list of individuals.: 迭代过程产生的种群。
toolbox: A Toolbox: 包含进化算子。
cxpb: Scheduler, default=None: 一个自适应调度器，表示两个个体交配的概率。
mutpb: Scheduler, default=None: 一个自适应调度器，表示通过变异产生后代的概率。
ngen: int, default=None: 代数数量。
stats: A Statistics: 就地更新的对象，可选。
halloffame: A HallOfFame: 将包含最优个体的对象，可选。
callbacks: list or callable: 一个或多个该包中可用的callbacks方法列表。
verbose: bool, default=True: 是否记录统计信息。
estimator: GASearchCV, default = None: 正在优化的评估器

Returns:

pop: list: 最终种群。
log: Logbook: 进化统计信息。
n_gen: int: 使用的代数。