用java实现多目标算法代码加注释

时间: 2023-08-27 13:04:01 浏览: 86
以下是使用Java实现多目标遗传算法的代码,已经加上了注释,希望能够帮助你理解实现过程。 ```java import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; public class MultiObjectiveGA { // 定义目标向量,此处为2维 private static final int NUM_OBJECTIVES = 2; // 定义种群大小 private static final int POPULATION_SIZE = 100; // 定义交叉率 private static final double CROSSOVER_RATE = 0.8; // 定义变异率 private static final double MUTATION_RATE = 0.01; // 定义最大迭代次数 private static final int MAX_ITERATIONS = 100; // 定义个体类 private static class Individual { // 保存个体的解向量 private int[] solution; // 保存个体的目标向量 private double[] objectives; // 保存个体的适应度值 private double fitness; // 构造函数,初始化解向量 public Individual(int[] solution) { this.solution = solution; this.objectives = new double[NUM_OBJECTIVES]; this.fitness = 0.0; } // 计算个体的目标向量 public void evaluate() { // 计算目标函数1的值 objectives[0] = 0.0; for (int i = 0; i < solution.length; i++) { objectives[0] += Math.pow(solution[i], 2.0); } // 计算目标函数2的值 objectives[1] = 0.0; for (int i = 0; i < solution.length; i++) { objectives[1] += Math.pow(solution[i] - 2.0, 2.0); } } // 获取个体的解向量 public int[] getSolution() { return solution; } // 获取个体的目标向量 public double[] getObjectives() { return objectives; } // 设置个体的适应度值 public void setFitness(double fitness) { this.fitness = fitness; } // 获取个体的适应度值 public double getFitness() { return fitness; } } // 定义种群类 private static class Population { // 保存种群所有个体 private List<Individual> individuals; // 构造函数,初始化种群 public Population() { this.individuals = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < POPULATION_SIZE; i++) { int[] solution = new int[NUM_OBJECTIVES]; Random rand = new Random(); for (int j = 0; j < NUM_OBJECTIVES; j++) { solution[j] = rand.nextInt(10); } Individual individual = new Individual(solution); individuals.add(individual); } } // 计算种群所有个体的目标向量和适应度值 public void evaluate() { for (Individual individual : individuals) { individual.evaluate(); } // 计算参考解集 List<Individual> referenceSet = nonDominatedSort(individuals); // 计算每个个体的适应度值 for (Individual individual : individuals) { int dominatedCount = countDominated(individual, referenceSet); individual.setFitness(dominatedCount + 1); } } // 选择算子,采用多目标锦标赛选择 public Individual selection() { Random rand = new Random(); Individual bestIndividual = null; for (int i = 0; i < 2; i++) { int index = rand.nextInt(individuals.size()); Individual individual = individuals.get(index); if (bestIndividual == null || individual.getFitness() < bestIndividual.getFitness()) { bestIndividual = individual; } } return bestIndividual; } // 交叉算子,采用单点交叉 public void crossover(Individual parent1, Individual parent2) { Random rand = new Random(); if (rand.nextDouble() < CROSSOVER_RATE) { int index = rand.nextInt(NUM_OBJECTIVES); for (int i = index; i < NUM_OBJECTIVES; i++) { int temp = parent1.getSolution()[i]; parent1.getSolution()[i] = parent2.getSolution()[i]; parent2.getSolution()[i] = temp; } } } // 变异算子,采用随机变异 public void mutation(Individual individual) { Random rand = new Random(); if (rand.nextDouble() < MUTATION_RATE) { int index = rand.nextInt(NUM_OBJECTIVES); individual.getSolution()[index] = rand.nextInt(10); } } // 计算参考解集 private List<Individual> nonDominatedSort(List<Individual> individuals) { List<Individual> referenceSet = new ArrayList<>(); List<List<Individual>> fronts = new ArrayList<>(); // 初始化第一层 fronts.add(new ArrayList<>()); for (Individual individual : individuals) { individual.setFitness(0.0); individual.setFitness(0.0); individual.setFitness(0); for (Individual other : individuals) { if (individual == other) { continue; } if (dominates(individual, other)) { individual.getDominatedSet().add(other); } else if (dominates(other, individual)) { individual.setDominatedCount(individual.getDominatedCount() + 1); } } if (individual.getDominatedCount() == 0) { fronts.get(0).add(individual); referenceSet.add(individual); } } // 计算剩余层 int i = 0; while (!fronts.get(i).isEmpty()) { List<Individual> nextFront = new ArrayList<>(); for (Individual individual : fronts.get(i)) { for (Individual dominatedIndividual : individual.getDominatedSet()) { dominatedIndividual.setDominatedCount(dominatedIndividual.getDominatedCount() - 1); if (dominatedIndividual.getDominatedCount() == 0) { nextFront.add(dominatedIndividual); referenceSet.add(dominatedIndividual); } } } fronts.add(nextFront); i++; } return referenceSet; } // 判断个体1是否支配个体2 private boolean dominates(Individual individual1, Individual individual2) { double[] objectives1 = individual1.getObjectives(); double[] objectives2 = individual2.getObjectives(); boolean dominates = true; for (int i = 0; i < NUM_OBJECTIVES; i++) { if (objectives1[i] > objectives2[i]) { dominates = false; break; } } return dominates; } // 计算个体被多少个参考解支配 private int countDominated(Individual individual, List<Individual> referenceSet) { int count = 0; for (Individual referenceIndividual : referenceSet) { if (dominates(referenceIndividual, individual)) { count++; } } return count; } } public static void main(String[] args) { // 初始化种群 Population population = new Population(); // 迭代计数器 int iteration = 0; // 迭代 while (iteration < MAX_ITERATIONS) { // 计算种群所有个体的目标向量和适应度值 population.evaluate(); // 输出当前代数和当前最优解 System.out.println("Iteration " + iteration + ": " + getBestIndividual(population).getObjectives()[0] + ", " + getBestIndividual(population).getObjectives()[1]); // 生成下一代种群 Population offspringPopulation = new Population(); for (int i = 0; i < POPULATION_SIZE; i++) { // 选择父代个体 Individual parent1 = population.selection(); Individual parent2 = population.selection(); // 交叉 offspringPopulation.crossover(parent1, parent2); // 变异 offspringPopulation.mutation(parent1); offspringPopulation.mutation(parent2); } // 更新种群 population = offspringPopulation; // 更新迭代计数器 iteration++; } } // 获取种群中最优的个体 private static Individual getBestIndividual(Population population) { Individual bestIndividual = null; for (Individual individual : population.individuals) { if (bestIndividual == null || individual.getFitness() < bestIndividual.getFitness()) { bestIndividual = individual; } } return bestIndividual; } } ```
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