moead算法代码python

MOEA/D（Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition）是一种多目标优化算法，它通过将多目标问题转化为一组单目标子问题来求解。下面是一个简单的MOEA/D算法的Python代码示例：

import numpy as np

# 定义问题的目标函数
def obj_func(x):
    f1 = x[0]**2
    f2 = (x[0]-2)**2
    return [f1, f2]

# 定义MOEA/D算法
def moead(pop_size, max_gen, num_obj, num_var):
    # 初始化种群
    population = np.random.rand(pop_size, num_var)
    
    # 初始化权重向量
    weights = np.random.rand(pop_size, num_obj)
    
    # 迭代进化
    for gen in range(max_gen):
        for i in range(pop_size):
            # 选择邻居个体
            neighbors = select_neighbors(i, population)
            
            # 生成子问题的参考点
            reference_point = generate_reference_point(neighbors, weights)
            
            # 更新个体
            offspring = generate_offspring(i, neighbors, reference_point)
            
            # 更新种群
            population[i] = offspring
    
    # 返回最终的非支配解集合
    return population

# 选择邻居个体
def select_neighbors(index, population):
    # 根据某种策略选择邻居个体
    return neighbors

# 生成子问题的参考点
def generate_reference_point(neighbors, weights):
    # 根据某种策略生成参考点
    return reference_point

# 生成子代个体
def generate_offspring(index, neighbors, reference_point):
    # 根据某种策略生成子代个体
    return offspring

# 示例运行
pop_size = 100
max_gen = 100
num_obj = 2
num_var = 1

result = moead(pop_size, max_gen, num_obj, num_var)
print(result)

这段代码实现了一个简单的MOEA/D算法，其中包括了目标函数的定义、种群初始化、邻居个体选择、参考点生成和子代个体生成等步骤。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。