用python写遗传算法多目标优化

遗传算法（Genetic Algorithm）是一种计算机算法，用于模拟生物进化的过程，以寻找某种最优解。多目标优化是指对多个目标进行优化，而不是仅仅关注单一目标。

在 Python 中，可以使用现有的库如 DEAP（Distributed Evolutionary Algorithms in Python）来编写遗传算法。DEAP 是一个用于编写遗传算法的 Python 库，提供了各种工具和功能，方便用户使用遗传算法进行多目标优化。

以下是一个使用 DEAP 实现遗传算法多目标优化的简单例子：

import random
import numpy

from deap import algorithms
from deap import base
from deap import creator
from deap import tools

creator.create("FitnessMulti", base.Fitness, weights=(-1.0, -1.0))
creator.create("Individual", numpy.ndarray, fitness=creator.FitnessMulti)

toolbox = base.Toolbox()

toolbox.register("attr_float", random.random)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual,
    toolbox.attr_float, n=2)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

def eval_func(individual):
    x, y = individual
    return x, y

toolbox.register("evaluate", eval_func)
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.1)
toolbox.register("select", tools.selNSGA2)

population = toolbox.population(n=100)

ngen = 40

result = algorithms.eaMuPlusLambda(population, toolbox, mu=100, lambda_=100, 
    cxpb=0.5, mutpb=0.2, ngen=ngen, verbose=False)

best_ind = tools.selBest(result, k=1)[0]
print(best_ind)

在这个例子中，首先使用 `creator.create` 创建了一个适应度类，用于