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多目标优化算法使用手册
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多目标优化算法使用手册
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进化多目标优化平台
用户手册 4.5
生物智能与知识发现(BIMK)研究所
2023 年 12 月 18 日
非常感谢使用由安徽大学生物智能与知识发现(BIMK)研究所开发的进化
多目标优化平台 PlatEMO。本平台是一个开源免费的代码库,仅供教学与科研使
用,不得用于商业用途。本平台中的代码基于作者对论文的理解编写而成,作者
不对用户因使用代码产生的任何后果负责。包含利用本平台产生的数据的论文应
在正文中声明对 PlatEMO 的使用,并引用以下参考文献之一:
[1] Ye Tian, Ran Cheng, Xingyi Zhang, and Yaochu Jin, “PlatEMO: A MATLAB
platform for evolutionary multi-objective optimization [educational
forum],” IEEE Computational Intelligence Magazine, 2017, 12(4): 73-87.
[2] Ye Tian, Weijian Zhu, Xingyi Zhang, and Yaochu Jin, “A practical tutorial
on solving optimization problems via PlatEMO,” Neurocomputing, 2023,
518: 190-205.
如有任何意见或建议,欢迎联系 field910921@gmail.com(田野)。如想将您的
代码添加进 PlatEMO 中并公开,也欢迎联系 field910921@gmail.com。您可以
在 GitHub 上获取 PlatEMO 的最新版本。
目 录
一 快速入门 ............................................................................................................. 1
二 通过命令行使用 PlatEMO ................................................................................. 3
1. 求解测试问题........................................................................................... 3
2. 求解自定义问题....................................................................................... 5
3. 获取运行结果........................................................................................... 9
三 通过图形界面使用 PlatEMO ........................................................................... 11
1. 测试模块................................................................................................. 11
2. 应用模块................................................................................................. 12
3. 实验模块................................................................................................. 13
4. 算法、问题和指标的标签..................................................................... 13
四 扩展 PlatEMO ................................................................................................... 16
1. 算法类..................................................................................................... 16
2. 问题类..................................................................................................... 18
3. 个体类..................................................................................................... 24
4. 一次完整的运行过程............................................................................. 25
5. 指标函数................................................................................................. 26
五 算法列表 ........................................................................................................... 28
六 问题列表 ........................................................................................................... 37
一 快速入门
1
一 快速入门
软件要求: MATLAB R2018a 或以上(不使用 PlatEMO 图形界面)或
MATLAB R2020b 或以上(使用 PlatEMO 图形界面)及
并行计算工具箱 和
统计与机器学习工具箱
PlatEMO 是一个用于求解优化问题的开源平台,它的输入是一个优化问题,
输出是在该优化问题上得到的最优解。一个优化问题满足以下定义:
其中表示该问题的一个解或决策向量,它由个决策变量
组成,其中每个
决策变量可能被限制为实数、整数或二进制数等。表示该问题的搜索空间,它
由下界
和上界
构成,即任意决策变量始终满足
。
表示该解的个目标函数值,
表
示该解的个约束违反值。
为了定义一个优化问题,用户至少需要输入以下内容:
每个决策变量的编码方式(实数、整数或二进制数等);
决策变量的下界
和上界
;
至少一个目标函数
。
为了更精准地定义问题,用户还能输入以下内容:
多个目标函数
;
多个约束函数
;
解的初始化函数;
无效解的修复函数;
解的评价函数;
目标函数的梯度函数
;
PlatEMO 用户手册
2
约束函数的梯度函数
;
各函数计算中使用到的数据(一个任意类型的常量)。
以上函数均指的是代码函数而非数学函数,即它需要有符合规定的输入和输出,
但不需要有显式的数学表达式。此外,用户还能定义与优化算法相关的内容,通
过选择合适的算法和参数设置以提升优化效果。
在 MATLAB 中,用户可以用以下三种方式运行主函数文件 platemo.m:
1) 带参数调用主函数:
platemo('problem',@SOP_F1,'algorithm',@GA);
可以利用指定的算法来求解指定的测试问题并设置参数,求解结果可以被显示在
窗口中、保存在文件中或作为函数返回值(参阅求解测试问题章节)。
2) 带参数调用主函数:
f1 = @(x)sum(x);
g1 = @(x)1-sum(x);
platemo('objFcn',f1,'conFcn',g1,'algorithm',@GA);
可以利用指定的算法来求解自定义的问题(参阅求解自定义问题章节)。
3) 不带参数调用主函数:
platemo();
可以弹出一个带有三个模块的图形界面,其中测试模块用于可视化地研究单个算
法在单个问题上的性能(参阅测试模块章节),应用模块用于求解自定义问题(参
阅应用模块章节),实验模块用于统计分析多个算法在多个问题上的性能(参阅
实验模块章节)。
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