多目标遗传算法NSGA-II python

NSGA-II是一种经典的多目标遗传算法，它能够在解决多目标优化问题时提供高效、可靠的性能。在Python中，有多种NSGA-II的实现可供使用，如pymoo、deap等。这些库提供了一系列的NSGA-II算法实现和优化工具，可以轻松地解决多目标优化问题。如果你想使用NSGA-II来解决自己的问题，可以先了解这些库的具体用法和API文档，然后根据自己的实际情况进行调用和使用。

相关问题

一种快速精英多目标遗传算法NSGA-II

### 快速精英多目标遗传算法 NSGA-II 的实现与应用

#### 定义与背景
NSGA-II 是一种用于解决多目标优化问题的有效进化算法。此算法通过引入快速非支配排序机制和拥挤距离算子来提高效率并保持种群多样性[^1]。

#### 主要特点
- **快速非支配排序**：相比原始版本，新方法显著降低了计算复杂度。
- **拥挤距离操作**：帮助维持解集的分布性和防止过早收敛于局部最优。
- **精英保留策略**：确保每一代中最优个体不会丢失，从而加速全局搜索过程[^3]。

#### Python 实现示例 (基于 DEAP 库)

为了展示如何利用Python中的`deap`库实现NSGA-II, 下面提供了一个简单的例子：

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

# 创建适应度类和个体类
creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0, -1.0))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin)

def uniform(low, up, size=None):
    try:
        return [random.uniform(a, b) for a, b in zip(low, up)]
    except TypeError:
        return [random.uniform(a, b) for a, b in zip([low]*size, [up]*size)]

toolbox = base.Toolbox()
BOUND_LOW, BOUND_UP = [0.0]*2, [1.0]*2  # 参数范围定义
NDIM = 2                                # 变量维度数设定

# 注册基本组件
toolbox.register("attr_float", uniform, BOUND_LOW, BOUND_UP, NDIM)
toolbox.register("individual", tools.initIterate, creator.Individual, toolbox.attr_float)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

# 定义评估函数 ZDT1
def evalZDT1(individual):
    f1 = individual[0]
    g = sum([(xi - 0.5)**2 - math.cos(20*math.pi*(xi - 0.5)) for xi in individual]) + 9.0*len(individual)/2.0
    h = 1.0 - math.sqrt(f1/g)
    f2 = g*h
    return f1, f2

toolbox.register("evaluate", evalZDT1)
toolbox.register("mate", tools.cxSimulatedBinaryBounded, eta=20.0, low=BOUND_LOW, up=BOUND_UP)
toolbox.register("mutate", tools.mutPolynomialBounded, eta=20.0, low=BOUND_LOW, up=BOUND_UP, indpb=1.0/NDIM)
toolbox.register("select", tools.selNSGA2)

if __name__ == "__main__":
    NGEN = 250     # 进化代数
    MU = 100       # 种群大小
    CXPB = 0.9     # 杂交概率
    
    pop = toolbox.population(n=MU)
    
    stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values)
    stats.register("avg", numpy.mean, axis=0)
    stats.register("std", numpy.std, axis=0)
    stats.register("min", numpy.min, axis=0)
    stats.register("max", numpy.max, axis=0)
    
    algorithms.eaMuPlusLambda(pop, toolbox, mu=MU, lambda_=MU,
                              cxpb=CXPB, mutpb=0.1, ngen=NGEN,
                              stats=stats, verbose=True)

上述代码展示了使用 `deap` 库构建一个多目标优化器的过程，并针对经典的测试函数 ZDT1 执行了优化实验。这里采用了二元交叉(`cxSimulatedBinaryBounded`) 和多项式变异 (`mutPolynomialBounded`) 操作符作为遗传运算的基础构件；同时选择了非支配排序选择法 (`selNSGA2`) 来指导下一代的选择。

NSGA-II python

NSGA-II是一种多目标优化算法的实现，它以Python库的形式提供。该实现可用于解决多变量（多于一维）的多目标优化问题，目标和维度的数量不受限制。这个实现选择了一些关键算子，包括二元锦标赛选择、模拟二元交叉和多项式变异。请注意，这个实现并不是从头开始编写的，它是在已有的代码基础上进行的开发。你可以在GitHub上找到这个实现的源代码，地址是https://github.com/Jiangtao-Hao/NSGA-II.git。

在这个实现中，为了实现遗传算法，定义了一个名为GAIndividual的类。这个类表示遗传算法中的一个个体。个体在初始化时需要提供维度变量和变量边界。它包含生成随机染色体和计算适应性的方法。生成随机染色体的方法使用了numpy库来生成随机数，并按照边界进行线性变换。计算适应性的方法调用了ObjFunction模块中的GrieFunc函数来计算适应性。

使用这个NSGA-II的Python库，你可以通过定义目标函数、变量维度和变量边界来解决多目标优化问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [多目标进化算法——NSGA-II（python实现）](https://blog.csdn.net/qq_41168765/article/details/128053427)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [以python库 的形式 实现 NSGA-II算法_python_代码_下载](https://download.csdn.net/download/qq_38334677/85576284)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [使用python做遗传算法与基于遗传算法的多目标算法](https://blog.csdn.net/qq_37879432/article/details/80457054)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]