geatpy comments

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                                            geatpy

Different methods can't solve the same problem.

It's not strange, since they are stochastic optimization algorithms.

老师您好，我想请问一下为什么连续决策变量的多目标约束规划问题求解结果中，等式约束的条件都没有满足？约束已经放宽约束处理了，如代码所示，原本应该x1+x2=18,x3+x4=x2，但结果并不满足，有什么好的解决方法吗？

进化算法本身并不擅长用于求解实数变量的等式约束问题。最好用解方程的方式，把其中一个变量写成用其他变量来表示，去除等式约束。

geatpy当目标函数个数和决策变量较多时的报错：OverflowError: integer division result too large for a float

你print一下self.problem.M，和population.sizes，应该就能解决了。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/42562919/224248425-913ffda1-5a7a-4549-bbfc-ddd6dbb71ddb.png)

实数编码时如何规定精度

format一下。

在约束条件多时运行时间过长

1、给定先验知识。 2、去除实数变量的等式约束。

在约束条件多时运行时间过长

http://geatpy.com/index.php/demos/

帕累托前沿只给出了一个解怎么解决

正常现象。如果换了几种算法还是如此就不用管了

开发者您好，我正在做一个多目标优化求解的问题，希望使用多进程提高效率

交叉、变异应该使用内置的并行功能，它不走python，直接调用CPU多核计算。目标函数的并行计算得依赖Python的并行库了。

想在循环中调用geatpy，但每一次循环的目标函数参数不同，我应该如何将目标函数设置为除了决策变量之外还能传入其他参数的形式？

在定义问题类的时候设置额外的参数。

明显有可行解，但优化失败。

单步调试，输入可行解到你创建的myproblem里面验证计算的CV矩阵值