问题描述
我正在使用DEAP进化一组个体，每个个体都有自己的概率（〜61）。基本上，该程序根据其组成单体和连接类型的出现概率来构建分子。遗传算法的适应度函数是一个基本的二次和，用于将遗传算法得出的解与每个单体和连接的出现值进行比较。
遗传算法本身似乎没有任何问题：随着它的发展，分数不断降低，所产生的分子似乎稳定在预期的平均单体/分子和平均分子量。当我提取冠军时就会出现问题：超过某个分数阈值（例如7.5）时，提取的冠军在用于创建分子并重新评估时会丢失其先前的分数并创建不良分子-分数回归到15
在GA的每次运行中，每个人创建的分子数量为10.000，因此我认为缺少样本不会有问题。人口甚至冠军都保存在单独的.obj文件中。我试图做的最后一件事是确保在创建分子之前和之后擦除旧种群和拥护者的适应度值，以尝试清除本地内存-我认为GA可以在存储的值之上工作，尽管取得了进展，这些值最终是错误的。
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解决方法
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