geatpy
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Evolutionary algorithm toolbox and framework with high performance for Python
在计算Spacing的时候,出现了overflow encountered in multiply错误,请问Spacing的计算原理是什么?如何解决这个问题呢?
计算HV值
作者您好,请问我有自己的目标函数值数据,该如何调用您们的库仅仅只计算HV值
我这边遇到一个多维度决策变量求解问题 x:[0,1,2,1,1]=》L1,L2,L3,L4,L5 0,1,2 分别代表不同的群组 由示例x解析,被分配给群组1 的共有3个个体,"L2","L4","L5" L1,L2,L3,L4,L5 其实已经决定了 1~5这样一个分配顺序,但其实对于分配到相同群组的个体,如果他们的先后顺序会对问题结果有影响,一开始便既定了”L1,L2,L3,L4,L5 “这样一个顺序,其实对问题求解会有影响 想请较是否有更合适的决策变量或者约束或目标定义方法,可以解决或者规避这一问题呢~~~
#308 关于之前提问的进一步解释~~ 如回复者所说的方法,的确我这边有在使用CV来避免进化朝着不想要的解的方向进行 但是由于设置的进化停止方式是迭代次数,当组合量巨大的时候,迭代停止还是有可能找不到解,由于我问题的解是Xij维度的,数据量大时组合方式多运算量也是巨大。 所以想从一开始定义决策变量的时候,就剔除掉不希望得到的解,但是目前看到的对于决策变量的值是使用上下限定义的,如果可以支持x =a for a in[1,2,4,5] 这种 ,对于我的问题的运算量将是很大程度上的优化,且很大程度可以避免无解情况
**Describe the bug** A clear and concise description of what the bug is. **To Reproduce** Steps to reproduce the behavior: 1. Go to '...' 2. Click on '....' 3. Scroll...
主流的工具基本均已支持py3.11,速度比之前版本有所提升。希望能编译python 311的wheel。
请问带CV的适应度计算函数公式是什么呢,线性变换的a和b具体是怎么确定的?
发现在种群大小较大时,设置约束会极大影响 ea.ndsortESS() 函数非支配排序的速度。 我在优化中设置了种群大小为50000,三个目标。 * 没有约束,初始解集非支配排序用时约 1 秒,之后每次用时约 2~3 秒 * 有一个约束条件,初始解集非支配排序用时约 40 分钟,第一次新生成的种群非支配排序约 2 小时,之后每代非支配排序用时约几秒。 请问为什么会有那么大的差别?能否优化非支配排序中对于约束条件的处理?
作者您好, 程序已通,但需要IGD指标。 代码中提到,多目标优化且给定了理论最优解时才能生输出IGD指标值。 这里提到的“理论最优解”是什么?在程序中怎么体现呢? 谢谢解答!
Algorithm: soea_SEGA_templet 运行脚本在 NIND = 200 且 MAXGEN=20 参数条件下运行良好 NIND = 5 且 MAXGEN=5 参数条件下进行小样本测试时引发 KeyError ![image](https://user-images.githubusercontent.com/101684552/230763021-4133f900-134c-4520-9c47-c30315d84ea2.png)