用python代码写双目标问题的IGD指标计算

我可以回答这个问题。IGD（Inverted Generational Distance）指标是评估多目标优化算法性能的常用指标之一，用于衡量算法生成的解集与真实Pareto前沿之间的距离。以下是Python代码实现IGD指标的计算：

import numpy as np

def IGD(population, true_front):
    """
    计算双目标问题的IGD指标
    :param population: 算法生成的解集，n个解，每个解m个目标函数值
    :param true_front: 真实Pareto前沿，k个解，每个解m个目标函数值
    :return: IGD指标
    """
    n = population.shape[0]
    k = true_front.shape[0]
    dist = np.zeros(k)

    for i in range(k):
        for j in range(n):
            dist[i] = min(dist[i], np.linalg.norm(true_front[i] - population[j]))

    return np.mean(dist)

其中，population是算法生成的解集，true_front是真实Pareto前沿。此函数返回IGD指标的平均值。