帕累托最优解python代码
时间: 2023-11-13 21:54:27 浏览: 97
帕累托最优解是指在多目标优化问题中,找到一组解,使得在不劣解集中,每个目标函数都不能再有更好的解。以下是一个简单的帕累托最优解的Python代码示例:
```python
import numpy as np
def pareto_frontier(X, Y, maxX = True, maxY = True):
"""
:param X: 一维数组,表示第一个目标函数的值
:param Y: 一维数组,表示第二个目标函数的值
:param maxX: 布尔值,表示第一个目标函数是否为最大化目标函数
:param maxY: 布尔值,表示第二个目标函数是否为最大化目标函数
:return: 返回帕累托前沿线的X和Y坐标
"""
# 将X和Y合并成一个矩阵
XY = np.vstack([X, Y]).T
# 如果第一个目标函数是最大化目标函数,则将其乘以-1,转化为最小化目标函数
if maxX:
XY[:,0] *= -1
# 如果第二个目标函数是最大化目标函数,则将其乘以-1,转化为最小化目标函数
if maxY:
XY[:,1] *= -1
# 对矩阵按照第一列排序
XY = XY[np.lexsort(np.fliplr(XY).T)]
# 初始化帕累托前沿线为空
P = np.empty([0,2])
# 遍历矩阵中的每个点
for i in range(len(XY)):
# 如果当前点比帕累托前沿线上的所有点都更优,则将其加入帕累托前沿线
if maxY:
if XY[i,1] >= np.max(P[:,1]):
P = np.vstack([P, XY[i,:]])
else:
if XY[i,1] <= np.min(P[:,1]):
P = np.vstack([P, XY[i,:]])
return P[:,0], P[:,1]
```