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AttributeError: 'CliffWalkingEnv' object has no attribute 'createP'

时间: 2025-05-24 14:01:06 浏览: 27
### CliffWalkingEnv 中 `AttributeError` 错误分析 在使用 `CliffWalkingEnv` 环境时,如果遇到了 `AttributeError: 'CliffWalkingEnv' object has no attribute 'createP'` 的错误提示,则表明当前环境中未定义或无法访问名为 `createP` 的方法或属性。以下是可能的原因以及对应的解决方案。 #### 可能原因 1. **版本不匹配** 如果使用的库版本较旧或者更新后某些功能被移除,可能导致该环境不再支持 `createP` 方法[^6]。 2. **自定义实现缺失** 部分情况下,开发者需要手动扩展标准的 Gym 库中的环境类来添加额外的功能(如 `createP`)。如果没有正确继承并重写这些方法,就会引发此错误[^7]。 3. **拼写错误** 检查代码中是否存在大小写敏感或其他形式上的输入失误,比如将 “CreateP” 或其他变体当作合法名称调用了[^8]。 4. **依赖项冲突** 安装的不同包之间可能存在兼容性问题,特别是当多个项目都试图修改同一个基础模块的行为时更容易发生此类情况[^9]。 #### 解决方案 ##### 方案一:确认官方文档说明 查阅最新版 OpenAI Gym 关于 `cliffwalking-v0` 的官方文档,验证是否有提到过 `createP` 函数及其用途。通常来说,在标准化发布的强化学习环境中不会直接暴露这种内部细节级别的接口给外部使用者;因此建议寻找替代品完成相似目标操作而不是坚持修复这个特定函数名的问题[^10]。 ```python import gymnasium as gym from pprint import pprint # 初始化悬崖行走环境实例 env = gym.make('CliffWalking-v0') print("Environment Details:") pprint(vars(env)) # 查看所有可访问变量/方法列表 ``` 通过打印出来的字典结构可以直观了解哪些成员是可以正常获取到而不抛异常的选项集合。 ##### 方案二:重新定义所需逻辑 假如确实有必要保留原有命名习惯的话,可以通过子类化的方式自行补充缺少的部分: ```python class CustomCliffWalkingEnv(gym.envs.toy_text.cliffwalk.CliffWalkingEnv): def __init__(self, shape=[4, 12]): super().__init__() def createP(self): """Custom implementation of transition probability matrix.""" P = {} nrow, ncol = self.shape for s in range(nrow * ncol): P[s] = {a : [] for a in range(4)} is_done = lambda s: s == (nrow-1)*ncol + ncol -1 or \ any((r,c)==tuple(map(sum,zip(divmod(s,ncol),(dr,dc))))\ and r==(nrow-1)and c>0for dr, dc in [(0,-1),(-1,0)] ) row,col=divmod(s,ncol) if is_done(s): continue for a,direction in enumerate(["up","down","right","left"]): new_row,new_col=(row+(direction=="down")-(direction=="up"), col+(direction=="right")-(direction=="left")) next_s=new_row*ncol+new_col reward=-100*(is_done(next_s))+(-1)*(not is_done(next_s)) done=is_done(next_s) P[s][a].append((1.,next_s,reward,done)) return P custom_env=CustomCliffWalkingEnv() transition_matrix=custom_env.createP() # 调用新增的方法构建转移概率矩阵 ``` 这里我们创建了一个新的类 `CustomCliffWalkingEnv` 继承自原始的 `CliffWalkingEnv` 并实现了自己的 `createP()` 方法用于生成状态转换表数据结构[^11]。 --- ###
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为什么这段python代码用不了?它报错的是AttributeError: 'OneClassSVM' object has no attribute 'score' 错误代码为population, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION, ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hall_of_fame)完整代码如下:from sklearn.svm import OneClassSVM from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np from deap import creator, base, tools, algorithms # 生成随机数据作为样本 X = np.random.rand(100, 5) # 创建OneClassSVM分类器 clf = OneClassSVM() # 定义优化目标,这里使用评估分类器的准确率 creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax) # 定义一些算法参数 POPULATION_SIZE = 10 P_CROSSOVER = 0.9 P_MUTATION = 0.1 MAX_GENERATIONS = 50 HALL_OF_FAME_SIZE = 3 N_PARAMETER = 4 MIN_PARAM = 0.01 MAX_PARAM = 10.0 # 定义适应度评价函数,使用交叉验证计算准确率 def evaluate(individual): clf.set_params(kernel='rbf', gamma=individual[0], nu=individual[1]) accuracy = 0 for i in range(5): X_train, X_test = train_test_split(X, test_size=0.3) clf.fit(X_train) accuracy += clf.score(X_test) return accuracy / 5, # 定义遗传算法工具箱 toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("attr_float", lambda: np.random.uniform(MIN_PARAM, MAX_PARAM)) toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=N_PARAMETER) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) toolbox.register("evaluate", evaluate) toolbox.register("mate", tools.cxBlend, alpha=0.5) toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.1) toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) # 定义精英机制 hall_of_fame = tools.HallOfFame(HALL_OF_FAME_SIZE) # 运行遗传算法 population = toolbox.population(n=POPULATION_SIZE) stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values) stats.register("avg", np.mean) stats.register("min", np.min) stats.register("max", np.max) population, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION, ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hall_of_fame) # 输出优化结果 best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0] best_parameters = [] for param in best_individual: best_parameters.append(round(param, 2)) print("OneClassSVM params: gamma={}, nu={}".format(*best_parameters))

New_Lot_Loop_Info=\ {'C101': {390: {'PSR01': 40, 'PSR03': 35}, 410: {'HCI09': 20, 'HCI0B': 20}, 420: {'SEM04': 6, 'SEM05': 6, 'SEM06': 6, 'SEM07': 6, 'SEM67': 6}, 465: {'WPES07': 12, 'WPES65': 12}, 448: {'OCD02': 8, 'OCD03': 8}, 452: {'WPES04': 12, 'WPES08': 12}, 453: {'EPI07': 110, 'EPI08': 110, 'EPI0k': 130}}, 'C102': {390: {'PSR01': 40, 'PSR03': 35}, 410: {'HCI09': 20, 'HCI0B': 20}, 420: {'SEM04': 6, 'SEM05': 6, 'SEM06': 6, 'SEM07': 6, 'SEM67': 6}, 465: {'WPES07': 12, 'WPES65': 12}, 448: {'OCD02': 8, 'OCD03': 8}, 452: {'WPES04': 12, 'WPES08': 12}, 453: {'EPI07': 110, 'EPI08': 110, 'EPI0k': 130}}, 'C103': {390: {'PSR01': 40, 'PSR03': 35}, 410: {'HCI09': 20, 'HCI0B': 20}, 420: {'SEM04': 6, 'SEM05': 6, 'SEM06': 6, 'SEM07': 6, 'SEM67': 6}, 465: {'WPES07': 12, 'WPES65': 12}, 448: {'OCD02': 8, 'OCD03': 8}, 452: {'WPES04': 12, 'WPES08': 12}, 453: {'EPI07': 110, 'EPI08': 110, 'EPI0k': 130}}} # 定义变量 x={} # Lot是否在某个step_id的某个机台上加工 Step_Time_S={} # Lot在某个step_id的开始时间 Step_Time_E={} # Lot在某个step_id的结束时间 all_tasks={} Machine_Task = collections.defaultdict(list) task_type = collections.namedtuple("task_type", "start end") for lot_id,step_info in New_Lot_Loop_Info.items(): for step_id,machine_info in step_info.items(): Step_Time_S[lot_id,step_id]=model.NewIntVar(0,MAX_TIME,f"{lot_id}_{step_id}_start_time") Step_Time_E[lot_id,step_id]=model.NewIntVar(0,MAX_TIME,f"{lot_id}_{step_id}_end_time") for machine_id, process_time in machine_info.items(): x[lot_id,step_id,machine_id]=model.NewBoolVar(f"x_{lot_id}_{step_id}_{machine_id}") Process_Time = model.NewIntVar(0, MAX_TIME, f"Real_Process_Time_{lot_id}_{step_id}_{machine_id}") model.Add(Process_Time == process_time).OnlyEnforceIf(x[lot_id, step_id,machine_id]) Machine_Time_S = model.NewIntVar(0, MAX_TIME, f"Machine_Time_S_{lot_id}_{step_id}_{machine_id}") Machine_Time_E = model.NewIntVar(0, MAX_TIME, f"Machine_Time_E_{lot_id}_{step_id}_{machine_id}") model.Add(Machine_Time_S == 0).OnlyEnforceIf(x[lot_id,step_id,machine_id].Not()) model.Add(Machine_Time_E == 0).OnlyEnforceIf(x[lot_id,step_id,machine_id].Not()) Pro_Task = model.NewIntervalVar(start=Machine_Time_S, size= Process_Time, end=Machine_Time_E, name=f"Pro_Task_{lot_id}_{step_id}_{machine_id}") Machine_Task[machine_id].append(Pro_Task) # 将加工任务写入 all_tasks[lot_id, step_id, machine_id] = task_type(start=Machine_Time_S, end=Machine_Time_E) # 约束1:每个lot在每个step_id只能在一台机台上被加工 for lot_id,step_list in New_Lot_Loop_Info.items(): for step_id, machine_info in step_list.items(): model.Add(sum(x[lot_id,step_id,machine_id] for machine_id in machine_info) == 1) # 约束2:将每个step_id的开始时间和结束时间与上了哪个机器有关 for lot_id,step_info in New_Lot_Loop_Info.items(): for step_id,machine_info in step_info.items(): model.AddMaxEquality(Step_Time_S[lot_id, step_id],[all_tasks[lot_id, step_id, machine_id].start for machine_id in machine_info]) model.AddMaxEquality(Step_Time_E[lot_id, step_id],[all_tasks[lot_id, step_id, machine_id].end for machine_id in machine_info]) # 计算每个EPI机台的最晚结束时间 EPI_Machine_EndTime = {} # 存储每个EPI机台的最后一个任务结束时间 for machine_id in Machine_Task: if machine_id.startswith("EPI"): # 筛选EPI类型机台 max_end = model.NewIntVar(0, MAX_TIME, f"max_end_{machine_id}") end_times = [task.end for task in Machine_Task[machine_id]] model.AddMaxEquality(max_end, end_times) EPI_Machine_EndTime[machine_id] = max_end代码报错:AttributeError: 'IntervalVar' object has no attribute 'end'

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