利用DEAP库实现的NSGA II算法，要求优化的目标必须大于0，应该怎样设置约束条件

要求优化的目标必须大于0，可以通过设置约束条件来实现，具体步骤如下：

1. 定义一个约束函数，该函数接收一个个体（即一个解）作为参数，并返回一个布尔值，表示该个体是否符合约束条件。

2. 在使用NSGA II算法进行优化时，将约束函数作为参数传递给算法。

3. 当算法生成一个新的个体时，先判断其是否符合约束条件，如果符合，则将该个体添加到候选解集合中；如果不符合，则将该个体舍弃。

例如，假设我们要优化两个目标函数f1和f2，且要求f1和f2都大于0，则可以定义如下的约束函数：

def constraint(individual):
    if individual[0] <= 0 or individual[1] <= 0:
        return False
    else:
        return True

在使用NSGA II算法时，可以将该约束函数作为参数传递给算法：

from deap import algorithms, base, creator, tools

creator.create("Fitness", base.Fitness, weights=(-1.0, -1.0))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.Fitness)

toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("evaluate", evaluate)
toolbox.register("mate", tools.cxSimulatedBinaryBounded, eta=20.0, low=0, up=1)
toolbox.register("mutate", tools.mutPolynomialBounded, eta=20.0, low=0, up=1, indpb=0.2)
toolbox.register("select", tools.selNSGA2)
toolbox.register("constraint", constraint)

toolbox.decorate("mate", tools.DeltaPenalty(toolbox.constraint, 100.0))
toolbox.decorate("mutate", tools.DeltaPenalty(toolbox.constraint, 100.0))

pop = toolbox.population(n=100)
algorithms.eaMuPlusLambda(pop, toolbox, mu=50, lambda_=50, cxpb=0.9, mutpb=0.1, ngen=100)

在上述代码中，使用了`tools.DeltaPenalty()`函数将约束函数作为参数传递给了`mate()`和`mutate()`函数，并设置了一个惩罚项的系数，以确保生成的个体都符合约束条件。