问题标签 [platypus-optimizer]

我想用 Platypus 执行多目标优化，只使用具有 2 个目标、3 个变量且没有约束的整数（不是浮点数），我需要最大化目标值。我是这样定义的：

但我不断得到这样的结果：

请你帮助我好吗？

提前致谢。

我是面向对象编程和优化的新手，由于缺少适当的鸭嘴兽文档，我不得不问这个问题。我正在尝试在鸭嘴兽上使用 NSGAII 来解决翼型优化的最大化问题。我的初始人口是一个数组（比如 [100 x 13]）。我需要用我的评估函数评估数组的每一行。
任何有关寻找有用文档或解决方案的线索都值得赞赏。提前致谢。

我正在尝试使用鸭嘴兽和 NSGA2 算法解决多目标优化问题。以下是实现的示例代码：

将 [-10,10] 中的 x 最小化 ( x^2 , (x-1)^2 )

但我的问题是，如果我想最大化 x^2 并最小化 (x-1)^2，我应该如何定义问题以及正确的方法是什么。

我正在探索用于 Python 中多目标优化的Platypus库。在我看来，Platypus 应该支持变量（优化参数）作为开箱即用的整数，但是这个简单的问题（两个目标，三个变量，没有约束和 SMPSO 的整数变量）：

结果成：

同样，如果我尝试在 Platypus 中使用另一种优化技术（CMAES 而不是 SMPSO）：

我使用其他算法（OMOPSO、GDE3）收到其他类型的错误消息。虽然算法 NSGAIII、NSGAII、SPEA2 等......似乎正在工作。

有没有人遇到过这样的问题？也许我以错误的方式指定问题？

提前感谢您的任何建议。

安德里亚。

我正在使用鸭嘴兽来解决多目标优化问题。我想：

1. 在每次迭代中保存结果。

2. 设置帕累托距离的收敛标准。

我以前在 MATLAB 的全局优化工具箱中很容易做到这些。

预期结果将是： 1. 在优化过程的每次迭代中更新文本文件。2. 有一个基于帕累托距离的收敛。

提前致谢。

我正在使用鸭嘴兽实现 NSGA-II。我无法展示我所有的代码，但我有近 30 个决策变量、2 个目标、1 个约束。

它会在函数的前 200 次评估中顺利运行，但随后返回错误：

TypeError：不可散列的类型：'numpy.ndarray'

我认为这是因为 NSGA-II 是 Platypus 实现的方式，因为每一代由 100 个种群组成，200 个对应于 2 代迭代。但是什么原因会导致这个错误出现在第三代呢？

我终于设法获得与我的医生研究相关的最小化和最大化代码。代码在这里。

我正在使用 Collaboratory，并且无论何时执行该代码，每次执行代码时，图形（代码的最后部分）也会有所不同。这是运行此代码并获得固定结果的一种方式吗？换句话说，每次模拟都得到相同的结果？

评估我的问题的代码：

我正在使用 platypus 的 NSGA-II，现在我从“...\Lib\site-包\鸭嘴兽“：

我查看了已传递到这部分代码中的 id，如下所示：

在此处输入图像描述

但它应该如下所示：

在此处输入图像描述

谁能帮助我克服这个问题。任何建议将不胜感激。

谢谢你。