NSGA优化算法pytorch实现

NSGA（非支配排序遗传算法，Non-dominated Sorting Genetic Algorithm）是一种用于多目标优化问题的进化计算算法，它能在保持多样性的同时寻找最优解集，适用于机器学习中的超参数调优、特征选择等场景。

在PyTorch中实现NSGA，首先需要安装一些相关的库，如`deap`（一个Python框架专为演化计算设计）、`numpy`等。以下是基本步骤：

1. **导入所需库**：

import torch
from deap import base, creator, tools

2. **设置种群、适应度函数和个体编码**：

creator.create("FitnessMulti", base.Fitness, weights=(-1.0, -1.0)) # 创建适应度对象，这里假设有两个目标，取负值表示最小化
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMulti) # 个体由参数列表构成

def evaluate(individual): ... # 定义评估函数，返回每个目标值

3. **初始化种群**：

toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, creator.Individual)

4. **执行NSGA迭代**：

for _ in range(num_generations):
    offspring = toolbox.select(population, len(population)) # 筛选出一部分个体
    offspring = [toolbox.clone(ind) for ind in offspring] # 深拷贝防止原地修改
    offspring = toolbox.mutate(offspring) # 变异操作
    offspring = toolbox.evaluate(offspring) # 计算适应度

    # 非支配排序和选择操作
    population, _ = tools.nsga2(population, offspring) # 使用DEAP的nsga2函数

# 最终结果存储在population中