optuna.samplers.nsgaii.UniformCrossover

class optuna.samplers.nsgaii.UniformCrossover(swapping_prob=0.5)

NSGAIISampler で使用される一様交叉操作。

各パラメータについて、2つの親個体から等確率で選択する。 一様交叉の詳細については、以下の論文を参照のこと:

• Gilbert Syswerda. 1989. Uniform Crossover in Genetic Algorithms. In Proceedings of the 3rd International Conference on Genetic Algorithms. Morgan Kaufmann Publishers Inc., San Francisco, CA, USA, 2-9.

Parameters:

swapping_prob (float) – 交叉時に各パラメータを入れ替える確率。

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する。

sample_relative() で呼び出される。

Parameters:

• parents_params (np.ndarray) – numpy.ndarray で次元は num_parents x num_parameters。 各親個体のパラメータ空間を表す。この空間は数値パラメータに対して連続的である。

• 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 で次元は len_search_space x 2。

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