我有 3 组从 MOEA 算法收集的帕累托前沿解决方案
我想知道是否有一个 java 库可以帮助从 3 组数据中在同一个图中绘制 3 个帕累托。
我有一个 2 目标问题。所以我想我需要一个 2D Plot。
你能举个例子来帮助我吗?
我有 3 组从 MOEA 算法收集的帕累托前沿解决方案
我想知道是否有一个 java 库可以帮助从 3 组数据中在同一个图中绘制 3 个帕累托。
我有一个 2 目标问题。所以我想我需要一个 2D Plot。
你能举个例子来帮助我吗?
MOEA 框架带有许多用于分析 MOEA 输出的工具。它包括一个诊断工具,可以生成多个 Pareto 前沿的 2D 图。您可以使用内置工具导入数据,然后使用诊断工具轻松显示它们。以下图像是从诊断工具中捕获的。我执行了 NSGA-II 和 SMPSO 来解决 10 个种子的 LZ3 测试问题。近似集(例如已知的帕累托前沿)显示在右上角。
MOEA 框架中的诊断工具使用JFreeChart构建其绘图。如果您只对显示数据图感兴趣(而不执行任何其他分析),您可能只想使用 JFreeChart。但是,我建议使用诊断工具,因为它具有许多其他功能(例如计算超体积、代距离、加性 Epsilon 指标的能力)
最后,您总是可以求助于使用 JavaFX 图表。这是一个相当健壮(尽管不成熟)的 API,而且图表实际上非常漂亮。下面是我使用 JavaFX 构建的 XY 散点图的屏幕截图。下面提供了生成此图的代码。其他示例/教程可在http://docs.oracle.com/javafx/2/charts/jfxpub-charts.htm 获得
import java.util.ArrayList;
import java.util.Random;
import com.sun.javafx.collections.ObservableListWrapper;
import javafx.application.Application;
import javafx.collections.ObservableList;
import javafx.scene.Scene;
import javafx.scene.chart.NumberAxis;
import javafx.scene.chart.ScatterChart;
import javafx.scene.chart.XYChart.Data;
import javafx.scene.chart.XYChart.Series;
import javafx.stage.Stage;
public class ScatterChartSample extends Application {
final double max = 20;
final double min = 0;
@Override
public void start(Stage stage) {
stage.setTitle("Scatter Chart Sample");
final NumberAxis xAxis = new NumberAxis(min, max, (max - min) / 10);
final NumberAxis yAxis = new NumberAxis(min, max, (max - min) / 10);
final ScatterChart<Number, Number> sc = new ScatterChart<>(xAxis,
yAxis);
xAxis.setLabel("f1");
yAxis.setLabel("f2");
sc.setTitle("Three Pareto Front");
Series<Number, Number> series1 = new Series<>();
series1.setName("Algorithm1");
series1.setData(generateData());
Series<Number, Number> series2 = new Series<>();
series2.setName("Algorithm2");
series2.setData(generateData());
Series<Number, Number> series3 = new Series<>();
series3.setName("Algorithm3");
series3.setData(generateData());
sc.getData().addAll(series1, series2, series3);
Scene scene = new Scene(sc, 500, 400);
stage.setScene(scene);
stage.show();
}
/**
* @return Generates random data resembling a Pareto front
*/
public ObservableList<Data<Number, Number>> generateData() {
ObservableList<Data<Number, Number>> dataList = new ObservableListWrapper<>(
new ArrayList<>());
Random rand = new Random();
double x = min+rand.nextDouble();
double y = max-rand.nextDouble();
while (x < max && y > min) {
x += rand.nextDouble();
y -= rand.nextDouble();
dataList.add(new Data<Number, Number>(x, y));
}
return dataList;
}
public static void main(String[] args) {
launch(args);
}
}