310实验室(七)OptimizationTemplateLibrary

最新推荐文章于 2025-09-08 23:25:27 发布

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#c/c++

本文介绍如何使用C++泛型编程思想和模板来实现算法的通用性。通过定义模板变量和类变量，初始化测试问题、种群决策变量等步骤，详细展示了基于模板的多目标优化算法的具体实现过程。

利用泛型编程思想，C++模板。

首先定义变量或者重新typedef variables：

　　模板中的变量：_TRandom、double _TReal、_TProblem::TDecision _TDecision

　　类变量：DTLZ<_TReal> _TProblem(测试问题)、SimulatedBinaryCrossover<_TReal，TRandom &> _TCrossover(交叉）、PolynomialMutation<_TReal，_TRandom &> _TMutation（变异） ClassName(_TReal，_TDecision，_TRandom &) _TOptimizer

　　初始化测试问题：如 DTLZ2<_TReal>(nObjectives)--->DTLZ2（const size_t nObjectives, const size_t distDecisions =10)--->Tsuper(nObjectives, TBoundary(nObjectives-1+distDecisions, std::make_pair<TReal, TReal>(0,1)))。（这里设置TBoundary时，是初始化nObjectives-1+distDecisions 个（0，1）组？）

　　初始化种群决策变量：initial = PopulationUniformReal(random, problem.GetBoundary(), 100)--->initial[i]= dist(random), where dist is std::uniform_real_distribution<_TReal>dist(boundary[i].first, boundary[i].second) ，boundary[i].first 到 boundary[i].second的均匀分布函数。

　　初始化交叉类变量： _crossover( random, 1, problem.GetBoundary(), 20)。 CoupleCoupleCrossoverAdapter<_TReal, _TDecision, _TRandom &> crossover(_crossover, random)--->WithcoupleCoupleCrossover<TReal, TDecision>(crossover), WithRandom<TRandom>(random)。

　　初始化变异类变量： mutation(random, 1/(_TReal)problem.GetBoundary().size(), problem.GetBoundary(), 20)。

　　初始化具体类对象变量： optimizer(random, problem, initial, crossover, mutation, 相对应的变量）。

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