问题描述
我正在使用 NSGA2R 来获取具有 10 个变量的最佳解决方案的适应度值。但是，我想保持其中 4 个在所有代中都固定，6 个由算法随机生成，我们如何使用 nsga2R 优化算法来做到这一点？
我现在使用的代码示例：
NSGA <- nsga2R(fn = function(x) myfitnessFun(x,m,10),varNo = 10,objdim = 2,generations = 1,mprob = 0.2,popSize = 50,cprob = 0.8,lowerBounds = c(rep(1,1)),upperBounds = c(rep(N,10)))
我希望从 N 个传感器中找到满足我们的适应度函数的最佳 10 个传感器位置。问题是如何修复，例如，这 10 个中的 4 个？剩下的6个将被随机选择。
由于我们的数据具有这些传感器的坐标：此数据的样本
(structure(c(47.4,47.6105263157895,47.8210526315789,48.0315789473684,5.71,0),.Dim = c(4L,3L)))
解决方法
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