使用 PyGMO 进行多重 objective 优化

Question

我正在使用 Python 的 PyGMO 包进行多重 objective 优化。我无法在构造函数中修复适应度函数的维度，文档也不是很详细。我想知道这里是否有人过去曾使用过 PyGMO：这可能相当简单。

我试着在下面构建一个最小的例子：

from PyGMO.problem import base
from PyGMO import algorithm, population
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


class my_problem(base):
    def __init__(self, fdim=2):
        NUM_PARAMS = 4
        super(my_problem, self).__init__(NUM_PARAMS)
        self.set_bounds(0.01, 100)

    def _objfun_impl(self, K):
        E1 = K[0] + K[2]
        E2 = K[1] + K[3]

        return (E1, E2, )


if __name__ == '__main__':
    prob = my_problem()  # Create the problem
    print (prob)
    algo = algorithm.sms_emoa(gen=100)
    pop = population(prob, 50)
    pop = algo.evolve(pop)

    F = np.array([ind.cur_f for ind in pop]).T
    plt.scatter(F[0], F[1])
    plt.xlabel("$E_1$")
    plt.ylabel("$E_2$")
    plt.show()

fdim=2以上是设置适应度维度失败的尝试。代码失败并出现以下错误：

ValueError: ..\..\src\problem\base.cpp,584: fitness dimension was changed inside objfun_impl().

如果有人能帮助解决这个问题，我将不胜感激。谢谢！

Answer 1

你在看correct documentation吗？

没有 fdim（无论如何在您的示例中它什么都不做，因为它只是一个局部变量并且未被使用）。但是有n_obj:

n_obj: number of objectives. Defaults to 1

所以，我想你想要类似的东西（感谢@Distopia 更正）：

#(...)
def __init__(self, fdim=2):
    NUM_PARAMS = 4
    super(my_problem, self).__init__(NUM_PARAMS, 0, fdim)
    self.set_bounds(0.01, 100)
#(...)

Answer 2

我修改了他们的示例，这似乎对我有用。

#(...)
def __init__(self, fdim=2):
    NUM_PARAMS = 4
    # We call the base constructor as 'dim' dimensional problem, with 0 integer parts and 2 objectives.
    super(my_problem, self).__init__(NUM_PARAMS,0,fdim)
    self.set_bounds(0.01, 100)
#(...)

使用 PyGMO 进行多重 objective 优化

Multi-objective optimisation using PyGMO

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