吸波的多目标优化代码
时间: 2024-04-14 13:23:30 浏览: 9
吸波多目标优化是一种用于解决多目标优化问题的算法。它通过在搜索过程中引入吸波机制,使得搜索过程更加全局化和多样化。以下是一个简单的吸波多目标优化代码的示例:
```python
import numpy as np
def objective_function(x):
# 定义目标函数,这里以一个简单的多目标函数为例
f1 = x[0]**2
f2 = (x[0]-2)**2
return np.array([f1, f2])
def is_dominated(x, population):
# 判断个体是否被支配
for p in population:
if all(x <= p):
return False
return True
def generate_new_solution(bounds):
# 生成新的解
solution = []
for b in bounds:
solution.append(np.random.uniform(b[0], b[1]))
return np.array(solution)
def absorb_multi_objective(bounds, max_iter):
population = []
for _ in range(max_iter):
x = generate_new_solution(bounds)
if is_dominated(objective_function(x), population):
population.append(x)
return population
# 设置搜索空间边界
bounds = [(-5, 5)]
# 运行吸波多目标优化算法
population = absorb_multi_objective(bounds, max_iter=100)
# 输出最终的非支配解集合
for p in population:
print(p)
```
这段代码实现了一个简单的吸波多目标优化算法。其中,`objective_function`函数定义了多目标函数,`is_dominated`函数用于判断个体是否被支配,`generate_new_solution`函数用于生成新的解,`absorb_multi_objective`函数是主要的吸波多目标优化算法。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。