Jenetics 中非原始类型的多 objective 问题

Question

我想在 Jenetics 中用两个背包实现多 objective 背包问题，但我遇到了一些打字问题。我从 Jenetics manual—which is to my knowledge the only MOO example available—and mapped it to the Problem class:

查看了 DTLZ1 问题

public class DTLZ1 implements Problem<double[], DoubleGene, Vec<double[]>> {

    // Constants...

    public static void main(String[] args) {
        // Engine setup and evolution stream execution...
    }

    @Override
    public Function<double[], Vec<double[]>> fitness() {
        // Original fitness function...
    }

    @Override
    public Codec<double[], DoubleGene> codec() {
        // Original codec...
    }

}

我之前使用以下类型签名（转换为 Java）实现了 single-objective knapsack problem in Scala：

Problem<ISeq<BitGene>, BitGene, Integer>

其中：

<ISeq<BitGene>：作为（不可变的）位序列的背包。
BitGene：进化引擎的基因类型
Integer：背包的适应度，即它的利润。

使用两个背包，我想到了类似的东西（基于 DTLZ1 示例）：

Problem<ISeq<BitGene>[], BitGene, Vec<int[]>>

其中：

ISeq<BitGene>[]：多个背包作为（不可变的）比特序列，包裹在一个数组中。
BitGene：进化引擎的基因类型（同上）。
int[]：背包的适应度，即它们的利润。

除了 ISeq<BitGene>[] 需要一些时间来适应（我也可以使用 List 或类似的东西吗？），我不知道如何创建合适的编解码器：

@Override
public Codec<ISeq<BitGene>[], BitGene> codec() {
    return Codecs.ofVector(
            () -> {
                // What kind of supplier do I need?
            },
            NUMBER_OF_KNAPSACKS);
}

Answer 1

如果我正确理解您的问题，编解码器将如下所示：

public static <T> Codec<ISeq<ISeq<T>>, BitGene>
codec(final ISeq<? extends T> items, final int knapsackCount) {
    return Codec.of(
        Genotype.of(
            BitChromosome.of(items.length()).instances()
                .limit(knapsackCount)
                .collect(ISeq.toISeq())
        ),
        gt -> gt.stream()
            .map(ch -> ch.as(BitChromosome.class))
            .map(ch -> ch.ones()
                .<T>mapToObj(items)
                .collect(ISeq.toISeq()))
            .collect(ISeq.toISeq())
    );
}

我使用的不是 ISeq<T>[] 数组，而是 ISeq<ISeq<T>>，但第一个序列的大小为 knapsackCount，嵌套序列的大小为 itmes.length()。您的问题的签名将是 Problem<ISeq<ISeq<T>>, BitGene, Vec<double[]>>.

Jenetics 中非原始类型的多 objective 问题

Multi-objective problem with non-primitive types in Jenetics

java

optimization

genetic-algorithm

jenetics