多目标优化问题代码python

多目标优化问题可以使用Python中的多种优化库来解决，例如Scipy、DEAP、PyGMO等。以下是使用Scipy库解决多目标优化问题的示例代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 定义目标函数
def obj_func(x):
    f1 = x[0]**2 + x[1]**2
    f2 = (x[0]-1)**2 + x[1]**2
    return np.array([f1, f2])

# 定义约束条件
def constraint(x):
    return x[0] + x[1] - 1.5

# 定义优化问题
n_obj = 2  # 目标函数个数
n_constr = 1  # 约束条件个数
bounds = [(0, None), (0, None)]  # 变量取值范围
constr = {'type': 'ineq', 'fun': constraint}  # 约束条件类型和函数
problem = {'name': 'Multi-objective optimization', 'objective': obj_func,
           'n_obj': n_obj, 'n_constr': n_constr, 'bounds': bounds, 'constraints': [constr]}

# 使用Scipy库求解多目标优化问题
res = minimize(lambda x: obj_func(x), x0=[0, 0], method='SLSQP', constraints=[constr],
               bounds=bounds, options={'disp': True})

# 输出结果
print('Optimal solution:', res.x)
print('Optimal objective function values:', res.fun)