optuna.samplers.nsgaii.UNDXCrossover

class optuna.samplers.nsgaii.UNDXCrossover(sigma_xi=0.5, sigma_eta=None)

NSGAIISampler で使用される単峰型正規分布交叉。

多変量正規分布を用いて3つの親個体から子個体を生成します。

• H. Kita, I. Ono and S. Kobayashi, Multi-parental extension of the unimodal normal distribution crossover for real-coded genetic algorithms, Proceedings of the 1999 Congress on Evolutionary Computation-CEC99 (Cat. No. 99TH8406), 1999, pp. 1581-1588 Vol. 2

Parameters:

• sigma_xi (float) – xi がサンプリングされる正規分布のパラメータ。

• sigma_eta (float | None) – etas がサンプリングされる正規分布のパラメータ。 指定しない場合、0.35 / sqrt(len(search_space)) がデフォルト値となります。

Note

v3.0.0 で実験的機能として追加されました。インターフェースは予告なく変更される可能性があります。 詳細は https://github.com/optuna/optuna/releases/tag/v3.0.0 を参照してください。

メソッド

crossover(parents_params, rng, study, ...)

Perform crossover of selected parent individuals.

属性

n_parents

crossover(parents_params, rng, study, search_space_bounds)

選択された親個体の交叉を実行します。

sample_relative() で呼び出されます。

Parameters:

• parents_params (np.ndarray) – num_parents x num_parameters の形状を持つ numpy.ndarray。 各親個体のパラメータ空間を表します。この空間は数値パラメータに対して連続的です。

• rng (np.random.RandomState) – numpy.random.RandomState のインスタンス。

• study (Study) – 対象のスタディオブジェクト。

• search_space_bounds (np.ndarray) – 変換された探索空間から構築された数値分布の範囲を表す numpy.ndarray で、形状は len_search_space x 2 です。

Returns:

新しいパラメータ組み合わせを含む 1 次元 numpy.ndarray。

Return type:

np.ndarray