解决方案：调试目标函数，确保它们返回的目标值维度符合(n_individuals, n_objectives)。你可以在调用get_out_rnm和get_out_wnm后，打印其返回值的形状来确认：python 复制代码 print(f1.shape) print(f2.shape)目标函数调用方式错误：确保在pymoo的算法配置中，目标函数的调用方式正
定义问题:problem = get_problem("zdt1") 用于定义优化问题,这里使用了pymoo内置的ZDT1问题,它是一个经典的多目标优化测试问题。 选择算法:algorithm = NSGA2(...) 用于选择算法,这里使用了NSGA2(非支配排序遗传算法II),并设置了种群大小和每代产生的子代数量。 设置终止条件:termination = get_termination("n...
from pymoo.optimize import minimize res = minimize(problem, algorithm, ("n_gen", 40), seed=1, save_history=True, verbose=False) X, F = res.opt.get("X", "F") hist = res.history print(len(hist)) # 40 n_evals = [] # corresponding number of function evaluations\ hist_F = []...
问二元变量和约束的Pymoo优化问题EN最近在做天线多目标优化的实例，因此接触到了NSGA-Ⅱ算法，所以想分享...
pymoo.optimizeimportminimizefrompymoo.visualization.scatterimportScatterproblem=get_problem("zdt2")algorithm=NSGA2(pop_size=100,eliminate_duplicates=True)res=minimize(problem,algorithm, ('n_gen',200),seed=1,verbose=True)plot=Scatter()plot.add(problem.pareto_front(),plot_type="line",color="black"...
main .github docs examples pymoo algorithms constraints core cython decomposition experimental gradient indicators mcdm operators problems dynamic many __init__.py cdtlz.py dcdtlz.py dtlz.py wfg.py multi single __init__.py dyn.py functional.py ...
二元变量和约束的Pymoo优化问题 、、 我对这个很好的优化包pymoo非常陌生。在浏览了文档之后,我仍然不能针对我的特定问题实现这个包。以下是目标函数和约束: 目标: 1) min(f1); 2) min(f2) 约束条件1)x =0 or 1; 2) sum(x)=9 下面是我当前的代码: class MyProblem= minimize(my_problem, ('n_gen...
对于 ,系数为 ,,系数为 。 通过用 和除以其相应的系数来实现约束的归一化。 最终目标函数为: pymoo 安装: pipinstall-Upymoo 1. 1) 基于元素的问题定义 定义了一个继承自ElementwiseProblem的新的Python目标,并设置了正确的属性,比如
问Pycharm : ModuleNotFoundError:没有名为‘pymoo.Algorithms’的模块；'pymoo‘不是包EN1.点击 File...
[source]) for source in pyx] else: from Cython.Build import cythonize ext = cythonize("pymoo/cython/*.pyx") if not args.nolibs: if len(ext) > 0: data['ext_modules'] = ext try: import numpy as np data['include_dirs'] = [np.get_include()] except BaseException: raise ...