多目标优化初学习——遗传算法以及python的deap库

本文介绍了使用Python deap库进行多目标优化的基本操作,包括creator和toolbox的使用方法,如创建Fitness类、Individual类,以及注册函数、交叉算法等。还提到了适应度属性valid和values的管理。

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多目标优化的python代码中用到deap库,首先要在命令行安装deap:

pip install deap

安装后deap下的一些常用的方法就可以使用了,下面是一些我第一次见的新工具。

  • creator
  1. creator.create(“FitnessMin”, base.Fitness, weights=(-1.0,))
    这里代表创建一个名为“FitnessMin”的单目标最小问题,并且继承了base.Fitness这个类(后面有介绍)。weights属性是tuple的形式,里面含有几个元素就代表几个目标函数,其中元素为负值代表最小化问题,正值代表最大化问题。
  2. creator.create(“Individual”, list, fitness=creator.FitnessMin)
    使用creator创建一个Individual类,继承标准list类型,并拥有一个fitness属性,这个属性的值为上面1中创建的名为FitnessMin的类。
  • toolbox
  1. toolbox.register(self,alias,function,*args,**kargs)
    把方法function和参数二次打包成一个新方法,其别名为self,下次可直接用toolbox.别名直接调用。

    eg: toolbox.register(“attribute”, random.random)
    给toolbox注册了random.random,使用" attribute "别名。程序中直接调用toolbox.attribute()就相当于

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