多目标优化NSGA-II算法的Python库实现及使用

资源摘要信息:"NSGA-II算法是以Python库的形式实现的一种多目标优化算法。NSGA-II（非支配排序遗传算法II）是解决多目标优化问题的重要工具，可以处理多变量（多于一维）的问题，其目标和维度数量可以任意设定。NSGA-II算法的关键算子包括：二元锦标赛选择、模拟二元交叉和多项式变异。 二元锦标赛选择是一种选择机制，通过比较两个个体的适应度，选择出更优的个体。模拟二元交叉是一种交叉方式，通过模拟二进制的方式进行交叉，可以产生新的个体。多项式变异是一种变异方式，通过改变个体的某些特征来产生新的个体。 该Python库是基于wreszelewski/nsga2的源代码修改而成的。修改的方面包括：修正了拥挤距离公式，使得算法的性能得到提升；修改了代码的某些部分，使得算法可以适用于任意数量的目标和维度；将选择运算符修改为锦标赛选择，交叉运算符更改为模拟二元交叉，变异算子更改为多项式变异。 在使用该库时，需要在question.py中定义问题。在question.py中，需要定义目标函数，变量的数量，以及每个变量的取值范围。如果所有变量的取值范围相同，可以通过设置same_range参数为True，此时variables_range只需要一个元素即可。 该库的使用涉及到Python编程，因此需要具备一定的Python编程知识。同时，由于该库是基于遗传算法的，因此也需要对遗传算法有一定的了解。"