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以 python 库的形式实现 NSGA-II 算法。 该实现可用于解决多变量(多于一维)多目标优化问题。目标和维度的数量不受限制。一些关键算子被选为:二元锦标赛选择、模拟二元交叉和多项式变异。请注意,我们并不是从头开始,而是修改了wreszelewski/nsga2的源代码。我们非常感谢 Wojciech Reszelewski 和 Kamil Mielnik - 这个原始版本的作者。修改了以下项目: 修正拥挤距离公式。 修改代码的某些部分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。 将交叉运算符更改为模拟二元交叉。 将变异算子更改为多项式变异。 用法 班级问题 在question.py中定义。 用于定义多目标问题。 论据: objectives:函数列表,表示目标函数。 num_of_variables: 一个整数,代表变量的个数。 variables_range:两个元素的元组列表,表示每个变量的下限和上限。 same_range: 一个布尔参数,默认 = False。如果为真,则所有变量的范围都相同(这种情况下variables_range只有一个
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NSGA-II-master.zip (17个子文件)
NSGA-II-master
example
kur.py 751B
sch.py 522B
setup.cfg 40B
pictures
KUR.png 8KB
ZDT1.png 8KB
VIENNET.png 31KB
SCH.png 9KB
ZDT4.png 8KB
nsga2
evolution.py 2KB
problem.py 1006B
individual.py 749B
utils.py 6KB
__init__.py 0B
population.py 398B
setup.py 701B
README.md 3KB
LISENCE.txt 1KB
共 17 条
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快撑死的鱼
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