最简单的对NSGA II的复现吧(膜拜大佬)。只是对原算法添加了注释,基本没有对主要函数进行修改
时间: 2024-09-25 07:19:31 浏览: 17
NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) 是一种进化计算中的多目标优化算法,它是在NSGA-I的基础上改进的,尤其注重处理解集中的多样性。为了简单地复现这个算法,你可以按照以下步骤操作:
1. **初始化种群**:
- 创建一个初始种群,包含随机生成的一组个体(每个个体是一个解决方案,由多个目标值组成)。
```python
def initialize_population(population_size):
# 生成指定大小的随机个体
solutions = [generate_random_solution() for _ in range(population_size)]
return solutions
```
2. **非支配排序**:
- 对种群内的个体按非支配程度排序,分为多个群体(fronts)。
```python
def non_dominated_sort(population):
fronts = []
# 遍历所有个体,将非支配的加入到相应的front
for solution in population:
if not dominates(solution, population):
insert_in_front(fronts, solution)
return fronts
```
3. **适应度分配**:
- 根据每层front的重要性分配适应度分数。
```python
def fitness_assignment(fronts):
# 确定适应度比例,比如最小前沿优先
assign_fitness(fronts[0], len(fronts))
# 递归分配剩余fronts的适应度
for front in fronts[1:]:
assign_fitness(front, len(fronts) - len(fronts[:-1]))
```
4. **交叉与变异**:
- 选择两个非支配个体进行交叉和变异,产生新的后代。
```python
def crossover_and_mutation(parent1, parent2, offspring_size):
# 进行交叉操作,如二点交叉
offspring = crossover(parent1, parent2)
# 变异操作,如单点变异
mutated_offspring = mutate(offspring)
return mutated_offspring[:offspring_size]
```
5. **迭代过程**:
- 循环上述步骤,直到达到预设的停止条件(如最大迭代次数)。
```python
while not stop_condition_reached():
new_population = []
# 选择、交叉、变异操作,并更新种群
new_population.extend(non_dominated_sort_and_replace_population(population))
population = new_population
```
6. **返回结果**:
- 返回最终的非支配解集合。
请注意,这只是一个非常基础的版本,实际复现可能需要更详细的错误检查和边界处理。此外,对于一些细节,如如何判断支配关系(`dominates()`),以及如何插入到front(`insert_in_front()`)等,你还需要查阅NSGA-II的具体算法描述或参考已有的开源实现。