Python使deap实现nsag-2代码

NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）是一个经典的多目标优化算法。下面是使用Python和DEAP库实现NSGA-II的示例代码：

import random
from deap import algorithms, base, creator, tools

# 定义问题
creator.create("FitnessMulti", base.Fitness, weights=(-1.0, -1.0))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMulti)

# 初始化种群
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_float", random.uniform, -5, 5)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=2)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
population = toolbox.population(n=50)

# 定义评估函数
def evaluate(individual):
    return individual[0]**2 + individual[1]**2, (individual[0]-1)**2 + individual[1]**2

toolbox.register("evaluate", evaluate)

# 定义遗传算子
toolbox.register("mate", tools.cxSimulatedBinaryBounded, eta=20, low=-5, up=5)
toolbox.register("mutate", tools.mutPolynomialBounded, eta=20, low=-5, up=5, indpb=0.1)
toolbox.register("select", tools.selNSGA2)

# 进行优化
NGEN = 100
for gen in range(NGEN):
    offspring = algorithms.varAnd(population, toolbox, cxpb=0.7, mutpb=0.3)
    fits = toolbox.map(toolbox.evaluate, offspring)
    for fit, ind in zip(fits, offspring):
        ind.fitness.values = fit
    population = toolbox.select(offspring, k=len(population))

# 输出 Pareto 前沿
fronts = tools.sortNondominated(population, k=len(population))
for i, front in enumerate(fronts):
    print("Frontier", i)
    for ind in front:
        print(ind.fitness.values)

在这个示例代码中，我们以一个简单的二元目标函数为例进行优化。首先，我们使用`creator`定义了一个多目标适应度函数和一个个体类。接着，我们使用`toolbox`注册了一个浮点数属性和一个个体初始化函数，以及一个`population`初始化函数。然后，我们定义了一个评估函数来计算每个个体的两个目标函数的值。最后，我们使用`toolbox`注册了遗传算子和选择算子，并且使用`algorithms`中的`varAnd`和`selNSGA2`函数来执行NSGA-II算法进行多目标优化。

这只是一个简单的示例代码，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。