pymoo是一个多目标优化库,官网地址:pymoo: Multi-objective Optimization in Python,虽然官网中对算法实现已经进行了非常细致的讲解,但对于新手而言有很多需要注意的点,并不是那么容易上手,因此本文主要以NSGA2算法为例,讲解算法原理以及具体实现当中需要注意的点。 NSGA2论文: http://dx.doi.org/10.1109/4235.99...
实现NSGA2算法时，需要定义问题，包括决策变量、上下界值、目标函数数目、约束条件个数。使用pymoo库实现NSGA2算法，通过定义问题类进行多目标优化问题的设置。适应度函数通常由用户自定义，用于计算决策变量集合的目标函数值和约束条件。NSGA2默认寻找最小的目标函数值，因此在最大化目标函数时需要添加负号。...