R 错误：数值表达式有6个元素：仅使用第一个元素和GA中的警告

这是我的代码，我想知道为什么会有警告消息说“要替换的项目数量不是替换长度的倍数”

然后，我运行GA代码：

GA <- ga(type = "permutation", fitness = fitness, lower = 1, upper = 6, maxiter= 5, run = 20, optim = TRUE)

然后我就跑去

summary(GA)

总结GA的输出

-- Genetic Algorithm ------------------- 

GA settings: 
Type                  =  permutation 
Population size       =  50 
Number of generations =  5 
Elitism               =  2 
Crossover probability =  0.8 
Mutation probability  =  0.1 

GA results: 
Iterations             = 5 
Fitness function value = 25 
Solutions = 
      x1 x2 x3 x4 x5 x6
[1,]   4  1  6  3  5  2
[2,]   6  3  1  5  4  2
[3,]   6  2  3  4  1  5
[4,]   3  6  4  1  5  2
[5,]   4  6  2  1  5  3
[6,]   5  3  4  1  2  6
[7,]   2  1  6  3  5  4
[8,]   4  1  6  3  2  5
[9,]   3  6  1  2  5  4
[10,]  3  6  2  1  5  4
 ...                   
[35,]  4  5  6  2  1  3
[36,]  3  4  5  6  2  1

---

当我运行summary（GA）时，它似乎有效，但我对警告消息很好奇。如果有人能在这方面帮助我，我将不胜感激。提前感谢。

您在

健身

功能中尝试的操作可以轻松实现，无需

for

循环

例如，从

For

循环获得的输出是

#[1] 25  32  74 110 128 157

使用

cumsum

我们得到了同样的结果

cumsum(data1$Pj)
#[1]  25  32  74 110 128 157

然而，主要的问题是

fitness

函数应该只返回一个值，而不是像

cumsum

这样的值向量。如果你把函数改成这样

fitness <- function(j) sum(j)

---

fitness@RonakShah我已经编辑了我的帖子，让它更清晰。谢谢。实际上我指的是使用GA（通过获得最佳路线使总距离最大化）的TSP问题。在我的问题中，我希望最小化总完成时间（通过随机化作业序列）。输出的形式应该是GA | iter=503 | Mean=0.0002776453 | Best=0.0012239902 GA | iter=504 | Mean=0.0002369902 | Best=0.0012239902 GA | iter=505 | Mean=0.0002356493 | Best=0.0012239902然而，在我的问题中，我无法随机化作业序列，输出表明数值表达式有6个元素：仅第一个使用的元素对不起，我真的不知道GA函数的作用，我试图在这里演示的是
fitness
函数应返回一个值而不是值向量，以避免警告消息。
summary(GA)

-- Genetic Algorithm ------------------- 

GA settings: 
Type                  =  permutation 
Population size       =  50 
Number of generations =  5 
Elitism               =  2 
Crossover probability =  0.8 
Mutation probability  =  0.1 

GA results: 
Iterations             = 5 
Fitness function value = 25 
Solutions = 
      x1 x2 x3 x4 x5 x6
[1,]   4  1  6  3  5  2
[2,]   6  3  1  5  4  2
[3,]   6  2  3  4  1  5
[4,]   3  6  4  1  5  2
[5,]   4  6  2  1  5  3
[6,]   5  3  4  1  2  6
[7,]   2  1  6  3  5  4
[8,]   4  1  6  3  2  5
[9,]   3  6  1  2  5  4
[10,]  3  6  2  1  5  4
 ...                   
[35,]  4  5  6  2  1  3
[36,]  3  4  5  6  2  1

#[1] 25  32  74 110 128 157

cumsum(data1$Pj)
#[1]  25  32  74 110 128 157

fitness <- function(j) sum(j)

fitness(data1$Pj)
#[1] 157

library(GA)
GA <- ga(type = "permutation", fitness = fitness, lower = 1, upper = 6, 
         maxiter= 5, run = 20, optim = TRUE)