Pymoo中如何使用Evaluator

在 Pymoo 中，Evaluator 是用来评估候选解的对象。在使用时，我们需要定义一个适应度函数，然后使用 Evaluator 对其进行评估。

首先，我们需要定义一个 Python 类，例如：

from pymoo.model.problem import Problem

class MyProblem(Problem):
    def __init__(self):
        super().__init__(n_var=2, n_obj=1, n_constr=0, xl=0, xu=1)

    def _evaluate(self, X, out, *args, **kwargs):
        f1 = X[:, 0] ** 2 + X[:, 1] ** 2
        out["F"] = f1

在上面的例子中，我们定义了一个 MyProblem 类，继承自 Pymoo 中的 Problem 类，设置了变量的数量 n_var，目标函数的数量 n_obj，以及约束条件的数量 n_constr。我们还定义了变量的下限 xl 和上限 xu。在 _evaluate 方法中，我们计算了一个简单的目标函数，即 x1^2+x2^2。

然后，我们可以创建一个 Evaluator 对象，并将问题传递给它：

from pymoo.model.evaluator import Evaluator

problem = MyProblem()
evaluator = Evaluator()
evaluator.eval(problem, problem.xl, problem.xu, n_evals=100)

在上面的代码中，我们创建了一个 Evaluator 对象，并使用 eval 方法对问题进行了评估。我们传递了问题对象 problem，以及变量的下限和上限。我们还指定了评估的数量为 100。

这样，我们就可以使用 Evaluator 对象评估候选解了。