获得Pareto前沿的方法有什么？NSGA-Ⅱ怎么获得Pareto非支配解集 + 支配解集？怎么获得Pareto前沿？/非支配解集代码实现

news2024/11/26 4:46:59

获得Pareto前沿的方法有什么？

获得Pareto前沿的方法有很多，下面列举了一些常用的方法：

权重法（Weighted Sum Method）：为每个目标函数分配一个权重，并将多目标优化问题转化为单目标优化问题。通过改变不同的权重组合来获得Pareto前沿。
约束法（ε-constraint Method）：将其中一个目标设为主要目标，其他目标通过约束来控制，然后对主要目标进行优化。
非支配排序遗传算法（NSGA-II）：这是一个基于遗传算法的多目标优化方法，它使用非支配排序策略和拥挤距离来保持种群的多样性。
多目标粒子群优化算法（MOPSO）：它是基于粒子群优化的多目标优化方法，通常结合存档策略来维护Pareto前沿。
多目标模拟退火算法：基于模拟退火的策略进行多目标优化。
多目标蚁群算法：模仿自然界蚂蚁的行为，对多目标问题进行优化。
RVEA（Reference Vector Guided Evolutionary Algorithm）：是一种最新的进化算法，利用参考向量技术来引导搜索。
多目标深度学习方法：近年来，随着深度学习的发展，也有一些方法开始尝试结合深度学习技术来解决多目标优化问题。

NSGA-Ⅱ怎么获得Pareto非支配解集？ + 代码实现

例子：以下列数据为例，其中第二行与第三行的数据都是越小越好

其中可以说解D支配解B，因为D在成本上小于B，且最糟反馈上不比B差。

1）求解支配解集代码：

import numpy as np
import pandas as pd

d = {
    'A': [20, 2.2],
    'B': [60, 4.4],
    'C': [65, 3.5],
    'D': [15, 4.4],
    'E': [55, 4.5],
    'F': [50, 1.8],
    'G': [80, 4.0],
    'H': [25, 4.6]
}
df = pd.DataFrame(data=d).T
data_labels = list(df.index)
data_array = np.array(df).T

# 指定解决的索引
sol_index = 1
sol = data_array[:, sol_index]
obj1_not_worse = np.where(sol[0] >= data_array[0, :])[0]
obj2_not_worse = np.where(sol[1] >= data_array[1, :])[0]
not_worse_candidates = set.intersection(set(obj1_not_worse), set(obj2_not_worse))

obj1_better = np.where(sol[0] > data_array[0, :])[0]
obj2_better = np.where(sol[1] > data_array[1, :])[0]
better_candidates = set.intersection(set(obj1_better), set(obj2_better))

dominating_solution = list(set.intersection(not_worse_candidates, better_candidates))

if len(dominating_solution) == 0:
    print("No solution dominates solution", data_labels[sol_index], ".")
else:
    print("Labels of one or more solutions dominating this solution :", end="")
    for k in dominating_solution:
        print(data_labels[k], end=',')

2）求解非支配解集代码：

import numpy as np
import pandas as pd

d = {
    'A': [20, 2.2],
    'B': [60, 4.4],
    'C': [65, 3.5],
    'D': [15, 4.4],
    'E': [55, 4.5],
    'F': [50, 1.8],
    'G': [80, 4.0],
    'H': [25, 4.6]
}
df = pd.DataFrame(data=d).T
data_labels = list(df.index)
data_array = np.array(df).T


def solve(sol_index):
    sol = data_array[:, sol_index]
    obj1_not_worse = np.where(sol[0] >= data_array[0, :])[0]
    obj2_not_worse = np.where(sol[1] >= data_array[1, :])[0]
    not_worse_candidates = set.intersection(set(obj1_not_worse), set(obj2_not_worse))

    obj1_better = np.where(sol[0] > data_array[0, :])[0]
    obj2_better = np.where(sol[1] > data_array[1, :])[0]
    better_candidates = set.intersection(set(obj1_better), set(obj2_better))

    dominating_solution = list(set.intersection(not_worse_candidates, better_candidates))
    if len(dominating_solution) == 0:
        return True
    else:
        return False


dominating_set = []
for k in range(data_array.shape[1]):
    if solve(k):
        dominating_set.append(data_labels[k])
print(dominating_set)