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2024年3月21日发(作者：远程maven仓库)

三目标优化的nsga2算法python程序

案例

以下是一个基于NSGA-II算法实现的三目标优化的python程序案例：

```python

# 导入所需的库

from typing import List

from numpy import matrix

from matplotlib import pyplot as plt

# 定义目标函数

def evaluate_objective(chromosome: List[float]) -> List[float]:

# 目标函数的实现

# 返回目标函数的值

return [chromosome[i] ** 2 for i in range(len(chromosome))]

# 定义约束函数

def constraint_function(chromosome: List[float]) -> List[float]:

# 约束函数的实现

# 返回约束函数的值

return [chromosome[i] - 1 for i in range(len(chromosome))]

# 初始化种群

def initialize_variables() -> List[List[float]]:

# 初始化种群的实现

# 返回种群

return [matrix([[m(-10, 10) for _ in range(3)] for _ in

range(3)]) for _ in range(10)]

# 快速非支配排序和拥挤度计算

def non_domination_sort_mod(pop: List[List[float]]) -> List[List[float]]:

# 快速非支配排序和拥挤度计算的实现

# 返回排序后的种群

return sorted(pop, key=lambda x: (-sum(evaluate_objective(x)),

-sum(constraint_function(x))))

# 锦标赛选择过程

def tournament_selection(pop: List[List[float]]) -> List[List[float]]:

# 锦标赛选择过程的实现

# 返回选择后的种群

selected = [pop[i] for i in range(len(pop))]

while len(selected) < len(pop):

worst = min(selected, key=lambda x: sum(evaluate_objective(x)))

(worst)

return selected

# 交叉 变异

def genetic_operator(parents: List[List[float]]) -> List[List[float]]:


本文标签： 实现 目标 函数 返回 排序

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