r - 在搜索 nsga2R 的过程中如何保持一些变量不变？

Question

我正在使用 NSGA2R 来获得具有 10 个变量的最佳解决方案的适应度值。但是，我想在所有代中保持其中 4 个固定，并通过算法随机生成 6 个，我们如何使用 nsga2R 优化算法来做到这一点？

我现在使用的代码示例：

NSGA <- nsga2R(fn = function(x)  myfitnessFun(x,m,10), varNo = 10, objDim = 2, generations = 1,
               mprob = 0.2, popSize = 50, cprob = 0.8,
               lowerBounds = c(rep(1, 1)), upperBounds = c(rep(N, 10)))   

我正在寻找满足我们适应度函数的 N 个传感器中最好的 10 个传感器位置。例如，问题是如何修复这 10 个中的 4 个？剩下的6个将被随机选择。

因为我们的数据有这些传感器的坐标：这个数据的样本

(structure(c(47.4, 47.6105263157895, 47.8210526315789, 48.0315789473684, 
5.71, 5.71, 5.71, 5.71, 0, 0, 0, 0), .Dim = c(4L, 3L)))

标签： roptimizationgenetic-algorithm