geatpy

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在约束条件多时运行时间过长

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单目标多约束优化问题,在约束条件20+时,算法运行时间过长,且无法给出可行解(即使约束条件十分宽松,显然有可行解).请问算法如何搜索可行解?如何提高算法效率尽快给出可行解?

SightVanish

帕累托前沿只给出了一个解怎么解决

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开发者您好： 我用多染色体版本的NSGA3解决双目标离散优化问题，帕累托只有单个点，请问如何解决呢？谢谢！

57notknow

将self.ax = Axes3D(self.fig)替换为self.ax = self.fig.add_subplot(111, projection='3d'), 解决了在matplotlib 3.6.3版本中无法正常绘制3D散点图的问题。

yangwy811

开发者您好，请问是否有办法执行问题并行的求解？

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简单来说，我现在定义了一些不同的问题，然后想要并行求解这些问题。此处并行不是针对目标函数的并行，也不是内核函数的并行。感谢！

Wuyoutian

面积覆盖优化可以解决吗

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请教大伙一个问题，如果我解决一个传感器覆盖的问题，用0-1编码代表某个传感器是否被选中，然后再解码成选择的传感器的相关参数进行面积计算，这个可以做到吗

RSNRG

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

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我在进行在求解的过程中，通过使用multiprocessing模块并行求解目标函数值和约束条件，这对我的运算时间有一点帮助，但没有很多，同时我发现，使用这种方法并不能显著提高cpu多核的使用效率，我想问一下，有没有什么方法可以并行的求解适应度、交叉、变异等，最后将结果合并输出和作图，十分期待您的回复，感谢！

Acofeleven

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？

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首先感谢开发者团队的用心付出！ 问题如标题：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？ 如for i in range(3)，但第一次调用geatpy求解时目标函数中参数为data[0]，第二次调用时参数为data[1]...... 这就需要我在每一次定义目标函数时，除传入决策变量之外，额外传入有关i的参数，不知这是否可实现，或者有其他更好的建议吗？ 刚刚入门不久，感谢各位的倾囊相助！

aggieday

明显有可行解，但优化失败。

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 如图，优化失败，提示“Could not find any feasible solution.” 请问是什么原因？

OptimThryShen

进不去网站

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http://www.geatpy.com/ 这个网站进不去

hit-jan

Geatpy Website has been moved to Github.

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We are planning to make a new website in github. The original one (www.geatpy.com) is no longer public.

geatpy-dev