以Python库的形式实现NSGA-II算法_代码下载

简介：
本项目提供了一个简洁高效的Python库，用于实现经典的多目标优化算法NSGA-II。用户可轻松集成该库进行复杂问题求解，并支持直接下载源码使用。 以 Python 库的形式实现 NSGA-II 算法。该库适用于解决多变量（多于一维）的多目标优化问题，并且目标与维度的数量不受限制。关键算子包括二元锦标赛选择、模拟二元交叉以及多项式变异。 我们基于 wreszelewski/nsga2 的源代码进行修改，感谢 Wojciech Reszelewski 和 Kamil Mielnik 为原始版本的贡献。主要改动如下： - 纠正了拥挤距离公式的错误。 - 修改了一些部分以适应任意数量的目标和维度。 - 将选择算子改为二元锦标赛选择。 - 更改交叉算子为模拟二元交叉算法。 - 变异算子调整为多项式变异。 使用说明： 定义问题的类在 question.py 文件中。这个类用于描述多目标优化问题，包括以下参数： - objectives：表示目标函数的函数列表； - num_of_variables：整数类型，代表变量的数量； - variables_range：包含两个元素（下限和上限）的元组列表，每个元组对应一个变量； - same_range: 一个布尔值，默认为 False。当设置为 True 时，意味着所有变量具有相同的范围，在这种情况下只需提供单个范围值即可。