remover=stk.AboveAverage(duplicate_mols=False), selector=stk.Roulette( duplicate_mols=False, random_seed=random_seed, ), ), num_batches=population_size, ) # ##################################################################### # Selector for selecting parents. # ##################################################################### crossover_selector = stk.StochasticUniversalSampling( num_batches=5, batch_size=2, duplicate_batches=False, random_seed=random_seed, ) # ##################################################################### # Selector for selecting molecules for mutation. # ##################################################################### mutation_selector = stk.Roulette( num_batches=10, random_seed=random_seed, ) # ##################################################################### # Crosser.
population = stk.EAPopulation.init_diverse( building_blocks=[aldehyde_building_blocks, amine_building_blocks], topology_graphs=topology_graph, size=population_size, use_cache=True, ) # ##################################################################### # Selector for selecting the next generation. # ##################################################################### # Settings for stochastic sampling. generation_selector = stk.StochasticUniversalSampling( num_batches=population_size, random_seed=random_seed, duplicate_batches=False, duplicate_mols=False, ) # ##################################################################### # Selector for selecting parents. # ##################################################################### # Settings for tournament sampling for crossover. crossover_selector = stk.Tournament( num_batches=10, batch_size=2, duplicate_batches=False, duplicate_mols=False, random_seed=random_seed, )
topology_graph=get_topology_graph(4), ).with_fitness_value(2), stk.MoleculeRecord( topology_graph=get_topology_graph(5), ).with_fitness_value(1), stk.MoleculeRecord( topology_graph=get_topology_graph(6), ).with_fitness_value(1), ) @pytest.fixture( params=( CaseData( selector=stk.StochasticUniversalSampling( duplicate_molecules=False, ), population=population1, selected=( stk.Batch( records=(population1[0], ), fitness_values={population1[0]: 10}, key_maker=stk.Inchi(), ), stk.Batch( records=(population1[1], ), fitness_values={population1[1]: 9}, key_maker=stk.Inchi(), ), stk.Batch( records=(population1[2], ),