NSGA-II的python带注释的代码

时间: 2023-11-12 14:11:30 浏览: 84
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NSGAII算法的Python实现代码

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以下是NSGA-II算法的Python代码(附有注释): ```python import random import numpy as np # 定义一个类来表示每个个体 class Individual: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y self.rank = None self.crowding_distance = None # 计算个体的适应度函数值 def evaluate(self): self.fitness = [self.x**2, self.y**2] # 初始化种群 def initialize_population(pop_size): population = [] for i in range(pop_size): x = random.uniform(-5, 5) y = random.uniform(-5, 5) individual = Individual(x, y) individual.evaluate() population.append(individual) return population # 计算支配关系 def dominates(x, y): return all(x_i >= y_i for x_i, y_i in zip(x.fitness, y.fitness)) and any(x_i > y_i for x_i, y_i in zip(x.fitness, y.fitness)) # 计算非支配排序 def non_dominated_sort(population): # 存储支配个体的数量 domination_count = [0] * len(population) # 存储每个个体被哪些个体支配 dominated_individuals = [[] for _ in range(len(population))] # 存储每个个体支配的个体 dominating_individuals = [[] for _ in range(len(population))] # 存储每个个体的等级 ranks = [None] * len(population) # 第一层中的个体没有被任何个体支配 front_1 = [] for i, individual in enumerate(population): for j, other_individual in enumerate(population): if i == j: continue if dominates(individual, other_individual): # i 支配 j dominating_individuals[i].append(j) dominated_individuals[j].append(i) elif dominates(other_individual, individual): # i 被 j 支配 domination_count[i] += 1 if domination_count[i] == 0: ranks[i] = 1 front_1.append(i) fronts = [front_1] current_front = 0 while True: next_front = [] for i in fronts[current_front]: for j in dominating_individuals[i]: domination_count[j] -= 1 if domination_count[j] == 0: ranks[j] = current_front + 2 next_front.append(j) if not next_front: break fronts.append(next_front) current_front += 1 for i, individual in enumerate(population): individual.rank = ranks[i] return fronts # 计算拥挤度 def crowding_distance(front): distances = [0] * len(front) # 对每个目标函数都进行排序 for i in range(2): front.sort(key=lambda individual: individual.fitness[i]) distances[0] = distances[-1] = float('inf') fitness_range = front[-1].fitness[i] - front[0].fitness[i] # 计算每个个体的拥挤度 for j in range(1, len(front) - 1): distances[j] += (front[j+1].fitness[i] - front[j-1].fitness[i]) / fitness_range for i, individual in enumerate(front): individual.crowding_distance = distances[i] # 计算新的种群 def reproduce(fronts, pop_size): new_population = [] current_size = 0 front_index = 0 # 按照等级从前往后遍历每一层 while current_size < pop_size and front_index < len(fronts): # 如果加入这一层的所有个体总数小于等于种群大小,则全部加入新种群 if current_size + len(fronts[front_index]) <= pop_size: for individual_index in fronts[front_index]: new_population.append(population[individual_index]) current_size += 1 front_index += 1 else: # 否则,按照拥挤度选择部分个体加入新种群 crowding_distances = [individual.crowding_distance for individual in fronts[front_index]] sort_order = np.argsort(crowding_distances)[::-1] for i in sort_order: new_population.append(population[fronts[front_index][i]]) current_size += 1 if current_size == pop_size: break front_index += 1 return new_population # 初始化种群 population = initialize_population(100) # 迭代次数 num_generations = 50 # 进化 for generation in range(num_generations): fronts = non_dominated_sort(population) for front in fronts: crowding_distance(front) population = reproduce(fronts, len(population)) # 输出 Pareto 最优解 pareto_front = non_dominated_sort(population)[0] for index in pareto_front: print(population[index].fitness)
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