NSGA-III 的核心思想是通过引入参考点(Reference Points)和参考方向(Reference Directions)来引导种群的进化,从而在 Pareto 前沿上均匀分布解。 Python 实现 以下是 NSGA-III 算法的 Python 实现,我们将从头开始,不依赖外部库(除了基础库)。 1. 导入基础库 import numpy as npimport matp...
数据离散化的原因主要有以下几点: 算法需要 比如决策树、朴素贝叶斯等算法,都是基于离散型的数据展开的。如果要使用该类算法,必须将离散型的数据进行。有效的离散化能减小算法的时间和空间开销,提高系统对样本的分类聚类能力和抗噪声能力。 离散化的特征相对于连续型特征更易理解,更接近知识层面的表达 比如工资收入,月...
包含有离散变量和连续变量的NSGAIII算法PYTHON代码 离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量,而连续变量是在一定区间内可以任意取值的变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值 离散型变量:是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量 。例如:企业个数,职工...