python NSGA-II

Python NSGA-II 是一个用于解决多变量多目标优化问题的算法实现。它是以 Python 库的形式提供的，可以用于解决维度和目标数量不受限制的优化问题。该实现使用了一些关键算子，包括二元锦标赛选择、模拟二元交叉和多项式变异。你可以使用这个实现来进行多目标优化问题的求解。

在该实现中，主要涉及了两个文件，分别是 GAIndividual.py 和 ObjFunction.py。GAIndividual.py 定义了一个个体的遗传算法类，其中包括了生成随机染色体和计算染色体适应性的方法。ObjFunction.py 定义了一些目标函数，例如 Griewangk 函数和 Rastrigin 函数，用于计算染色体的适应性。

在使用 Python NSGA-II 进行优化时，你需要先导入相应的库，并根据你的具体问题定义变量的维度和边界。然后，可以使用 GAIndividual 类生成随机染色体，并通过调用 calculateFitness 方法计算染色体的适应性。最后，可以使用适应性值进行多目标优化问题的求解。