在geatpy中的moea_psy_NSGA2_templet模版里，怎么记录每次迭代后的HV和IGD值

在geatpy中的moea_psy_NSGA2_templet模版中，可以通过添加代码记录每次迭代后的HV和IGD值。具体地，可以在函数solve函数的代码中，找到以下部分：

# 开始进化！！
while self.terminated != True:
    self.currentGen += 1
    self.population = self.selection(self.problem, self.population, self.currentGen, self.maxGen)
    self.vary(self.problem, self.population, self.currentGen, self.maxGen)
    self.evaluate(self.problem, self.population, self.currentGen, self.maxGen)
    self.replacement(self.problem, self.population, self.currentGen, self.maxGen)

在上述代码之后，可以添加以下代码：

    # 记录每次迭代后的HV和IGD值
    hv = moea_indicator(self.population.ObjV, 'HV')
    igd = moea_indicator(self.population.ObjV, 'IGD', self.problem.paretoFront())
    record.append([self.currentGen, hv, igd])

其中，moea_indicator是geatpy中的一个函数，可以用于计算多目标优化问题的评价指标，例如HV和IGD。record是一个列表，用于记录每次迭代后的HV和IGD值，每次迭代后会将当前的迭代次数、HV值和IGD值按照顺序添加到record列表中。

注意，上述代码中的self.population.ObjV是当前种群的目标函数值，self.problem.paretoFront()是真实的帕累托前沿，需要根据具体情况进行修改。