利用DEAP库实现的NSGA II算法,要求评估函数必须大于0,应该怎样设置约束条件,代码是什么
时间: 2023-12-24 22:04:54 浏览: 114
在NSGA-II算法中,可以通过设置约束条件来限制解的可行性。对于评估函数必须大于0的情况,可以通过将评估函数作为一个目标函数,并将约束条件设置为一个辅助目标函数,来实现此限制。
具体来说,可以将评估函数作为第一个目标函数,然后再定义一个辅助目标函数,例如最小化一个常数C,使得评估函数大于等于C。这样,当评估函数小于C时,辅助目标函数的值就会变大,从而使得该解的适应度值变差,从而被算法所淘汰。这种方法被称为“罚函数法”。
下面是一个利用DEAP库实现的NSGA-II算法的代码示例,其中评估函数为f(x,y) = x^2 + y^2,约束条件为x + y >= 1:
```python
import random
from deap import algorithms, base, creator, tools
# 定义问题和算法参数
creator.create("Fitness", base.Fitness, weights=(-1.0, -1.0))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.Fitness)
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_float", random.uniform, -5.0, 5.0)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, 2)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
toolbox.register("evaluate", lambda ind: (ind[0]**2 + ind[1]**2, 0.0) if ind[0] + ind[1] >= 1 else (1e6, 1e6))
toolbox.register("mate", tools.cxSimulatedBinaryBounded, low=-5.0, up=5.0, eta=20.0)
toolbox.register("mutate", tools.mutPolynomialBounded, low=-5.0, up=5.0, eta=20.0, indpb=1.0/2.0)
toolbox.register("select", tools.selNSGA2)
# 执行算法
pop = toolbox.population(n=100)
algorithms.eaMuPlusLambda(pop, toolbox, mu=50, lambda_=50, cxpb=0.9, mutpb=0.1, ngen=100)
# 输出结果
print(pop)
```
在上面的代码中,我们使用了lambda表达式来定义评估函数和约束条件。具体来说,当x + y >= 1时,返回一个包含两个目标函数值的元组,其中第一个目标函数值为评估函数的值,第二个目标函数值为0;否则,返回一个包含两个目标函数值的元组,其中第一个目标函数值为一个较大的常数,表示该解不可行,第二个目标函数值为另一个较大的常数,表示该解不可行。这样,NSGA-II算法就会在保证评估函数大于0的前提下,尽可能地优化第二个目标函数值。
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