利用Jmetal解决多目标优化问题并使用python画图(算法:NSGA-II,问题:ZDT6)

本文介绍了如何利用Java库Jmetal实现NSGA-II算法解决多目标优化问题,特别是针对ZDT6问题。首先,详细讲解了在Jmetal框架下构建算法的步骤,包括选择合适的算子和构建测试类。接着,文章转向使用Python进行结果可视化,通过numpy和matplotlib库画出优化后的图形,并提供了设置图形属性的代码示例,如标题、字体、坐标轴范围等。最后,讨论了如何保存和显示图像。

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1.使用jmetal实现算法的方法:

首先在Jmetal体系框架中在jmetal-algorithm文件中选择src文件,再从src文件中选择test文件,点开其中的java文件,再继续向下点击,找到multiobjective与singleobjective两个文件,这两个文件分别是多目标优化算法与单目标优化算法,从这两个文件中找到你需要的对应文件,例如我们需要的是NSGA2,那我们便打开nsgaii文件夹下面的NSGAIIBuilderTest测试类(顺序如下图:)
在这里插入图片描述
打开对应的测试类,我们会看到一堆方法(感觉NSGAII是方法最多的,而且看起来极为劝退),在这里我们只需要关注开始(startup方法)与其他的set方法,通过分析这些方法,我们可以知道NSGAII在Jmetal算法实现中需要的众多算子,譬如说 problem问题集,CrossoverOperator交叉算子运算符,MutationOperator变异算子运算符,SelectionOperator选择算子运算符(在setNewSelectionOperator中),还有相应的builder算法(builder的作用就是建立算法,所以我们可以直接使用algorithm算法类来代替),然后我们便可以构建我们自己的test类了(以下的代码由一个大佬的博客抄来的,但我忘了从哪抄的了,尴尬。。。)

public class test {
   
    public static void main(String[] args) {
   
        Problem<DoubleSolution> problem;//问题类
        Algorithm<List<DoubleSolution>> algorithm;//算法类
        CrossoverOperator<DoubleSolution> crossover;//交叉算子类
        MutationOperator<DoubleSolution> mutation;//变异算子类
        SelectionOperator<List<DoubleSolution>, DoubleSolution> selection;//选择算子类
      

        // 这里是定义优化问题的过程

        problem = new ZDT6();//声明问题,换成其他问题同理
        String s="NSGA"+problem.getName();//这里构建了一个字符串,接下来文件中使用
        //以下的参数设置都是根据test类中来构建的,但是在自己使用时可以调节参数使算法表现更好
        // 种群规模
        int popSize = 100;
        // 配置SBX交叉算子
        double crossoverProbability = 0.9;
        double crossoverDistributionIndex = 20.0;
        crossover = new SBXCrossover(
### YOLO 和 NSG 的技术概述 #### 关于 YOLO YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测算法,其核心思想是将输入图像划分为多个网格单元,预测每个网格中的边界框及其对应的类别概率。相比传统的滑动窗口方法或其他两阶段的目标检测模型(如 Faster R-CNN),YOLO 提供了一种端到端的解决方案,显著提高了推理速度。 YOLO 的主要特点包括: - **单次推断**:通过一个神经网络完成整个目标检测过程[^2]。 - **速度快**:能够在保持较高精度的同时实现实时性能。 - **全局理解**:由于在整个图像上进行预测,因此能够更好地捕捉上下文信息。 以下是 YOLO 的基本工作流程: ```python import torch from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 推理图片 results = model('image.jpg') # 返回检测结果列表 for result in results: boxes = result.boxes.xyxy.numpy() # 边界框坐标 (N, 4) confidences = result.boxes.conf.numpy() # 置信度分数 (N,) class_ids = result.boxes.cls.numpy().astype(int) # 类别 ID (N,) ``` --- #### 关于 NSG NSG(Neural Sparse Grids 或 Instant Neural Graphics Primitives 中使用的多分辨率哈希编码)是一种用于高效表示高维空间的技术。它通过稀疏化的方式减少内存占用加速计算,特别适用于场景重建、体积渲染等领域。与传统显式网格不同的是,NSG 利用了基于哈希表的数据结构来存储特征向量,从而实现了快速查询和更新操作[^1]。 在机器学习框架中应用 NSG 可以带来以下优势: - 更高效的参数存储方式; - 对大规模数据集的支持能力增强; - 训练时间大幅缩短。 下面是一个简单的 PyTorch 实现片段展示如何构建一个多分辨率哈希函数: ```python import torch.nn as nn class MultiResolutionHash(nn.Module): def __init__(self, levels=16, features_per_level=2, log2_hashmap_size=19): super().__init__() self.levels = levels self.features_per_level = features_per_level hash_table_sizes = [2**(log2_hashmap_size - i) for i in range(levels)] self.hash_tables = nn.ParameterList([ nn.Parameter(torch.randn(size=(size, features_per_level)) * 0.01) for size in hash_table_sizes]) def forward(self, coords): # 输入为标准化后的三维坐标 [-1, 1]^3 outputs = [] for level in range(self.levels): indices = ... # 基于坐标的离散化处理得到索引值 output = self.hash_tables[level][indices].sum(dim=-1) outputs.append(output) return torch.cat(outputs, dim=-1) ``` --- #### 结合 YOLO 和 NSG 的可能性探讨 虽然 YOLO 主要应用于计算机视觉领域中的目标检测任务,而 NSG 多见于图形学方向上的研究项目,但两者之间存在潜在的合作机会。例如,在自动驾驶汽车感知系统设计过程中可以考虑引入 NSG 来优化环境建模部分;与此同时让经过改进版 YOLO 负责动态物体识别,则可能获得更优的整体表现效果[^3]。 ---
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