非支配排序遗传算法 python源代码

非支配排序遗传算法（Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm, NSGA-II）是一种用于多目标优化问题的进化计算方法，它结合了适应度排序和非支配排序的思想。在Python中实现NSGA-II，通常会利用`deap`库，该库提供了一套强大的工具来处理遗传算法。

以下是NSGA-II基本框架的一个简要示例，假设我们要解决一个多目标函数优化问题：

import numpy as np
from deap import base, creator, tools

# 定义多目标问题
creator.create("FitnessMulti", base.Fitness, weights=(-1.0, -1.0))  # 使用两个目标的负值权重
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMulti)

def evaluate(individual):
    # 模拟一个多目标函数，返回两个目标值
    return individual, (individual[0]**2 + individual[1]**2, individual[0] + individual[1])

toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_float", random.uniform, -10, 10)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=2)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

# 初始化种群和适应度评估
pop = toolbox.population(n=100)
fitnesses = toolbox.map(evaluate, pop)

# 非支配排序和选择操作
hof = tools.ParetoFront()
for ind, fit in zip(pop, fitnesses):
    hof.register(ind, fit)

# ...接着进行交叉、变异等遗传操作...
# NSGA-II的关键步骤：循环执行非支配排序并从每个层级选择个体
while True:
    # 更新适应度，这里只展示核心部分
    for ind in pop:
        if len(hof) > 0 and not hof.dominates(fit(ind), hof.items()[-1][1]):
            hof.unregister(hof.items()[-1][0])
            hof.register(ind, fit(ind))
    
    # 选择操作，例如锦标赛选择
    offspring = toolbox.select(pop, len(pop))

    # 交叉、变异操作...
    offspring = toolbox.mutate(offspring)
    offspring = toolbox.crossover(offspring)

    # 添加新个体到下一代
    pop[:] = offspring
    break  # 示例中只运行一代，实际应用中会迭代多次