在pymoo中求解NSGA 2时,可以通过以下步骤将支配解集保存到数据帧中:
import pandas as pd
from pymoo.algorithms.nsga2 import NSGA2
from pymoo.factory import get_problem
from pymoo.optimize import minimize
problem = get_problem("<问题名称>")
algorithm = NSGA2()
请将"<问题名称>"替换为您要解决的实际问题的名称。
res = minimize(problem,
algorithm,
termination=('n_gen', 100),
seed=1,
save_history=True,
verbose=True)
在这里,我们设置了迭代终止条件为100代,并启用了保存历史记录和详细输出。
dominated_solutions = res.pop.get("X")
这将返回一个二维数组,其中每一行代表一个支配解。
df = pd.DataFrame(dominated_solutions, columns=["Objective 1", "Objective 2", ...])
请根据实际问题的目标函数数量,将"Objective 1"、"Objective 2"等替换为相应的目标函数名称。
现在,您可以使用数据帧df进行进一步的分析、可视化或导出。
请注意,上述代码示例中的"<问题名称>"应替换为实际问题的名称,并且还可以根据需要进行其他自定义设置。此外,pymoo还提供了许多其他功能和算法,您可以根据具体需求进行进一步探索和使用。
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