如何在基于DEAP的Python遗传算法中添加消除机制

这是我的问题。
我正在使用DEAP处理一个优化问题

现在，我使用

toolbox.register（“select”，tools.selNSGA2）

来选择一些最适合生存的个体

但我想通过用户定义的函数添加一些阈值

该算法能否实现两步选择

通过锦标赛或selNSGA2方法选择几个个人

通过预定义的阈值消除几个个体

这应该行得通

def myselect(pop, k, check):
    return [ind for in in tools.selNSGA2(pop, k) if check(ind)]

def mycheck(ind):
    return True

toolbox.register("select", myselect, check=mycheck)

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但是，您将最终选择，或者您可以对所有个体运行

mycheck

，然后从这些个体中选择

k

后代（如果选择）