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%"]
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