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bounds[0]) bounds[0] self.objectives np.zeros((pop_size, obj_dim)) self.surrogate_thrust surrogate_thrust self.surrogate_eff surrogate_eff self.evaluate_population() self.fronts [] def evaluate_population(self): for i in range(self.pop_size): thrust_pred self.surrogate_thrust.predict(self.population[i].reshape(1, -1))[0] eff_pred self.surrogate_eff.predict(self.population[i].reshape(1, -1))[0] self.objectives[i, 0] -thrust_pred self.objectives[i, 1] -eff_pred def ndx_crossover(self, parent1, parent2): mean (parent1 parent2) / 2.0 sigma np.linalg.norm(parent1 - parent2) / 3.0 child1 np.random.normal(mean, sigma, self.var_dim) child2 np.random.normal(mean, sigma, self.var_dim) child1 np.clip(child1, self.bounds[0], self.bounds[1]) child2 np.clip(child2, self.bounds[0], self.bounds[1]) return child1, child2 def efficient_nondominated_sort(self): S [[] for _ in range(self.pop_size)] n [0] * self.pop_size rank [0] * self.pop_size F [[]] for p in range(self.pop_size): S[p] [] n[p] 0 for q in range(self.pop_size): if (self.objectives[p] self.objectives[q]).all() and (self.objectives[p] self.objectives[q]).any(): S[p].append(q) elif (self.objectives[q] self.objectives[p]).all() and (self.objectives[q] self.objectives[p]).any(): n[p] 1 if n[p] 0: rank[p] 0 F[0].append(p) i 0 while F[i]: Q [] for p in F[i]: for q in S[p]: n[q] - 1 if n[q] 0: rank[q] i 1 Q.append(q) i 1 F.append(Q) self.fronts F[:-1] def crowding_distance(self, front): distances np.zeros(len(front)) if len(front) 0: return distances for m in range(self.obj_dim): sorted_front sorted(front, keylambda i: self.objectives[i, m]) distances[0] float(inf) distances[-1] float(inf) f_min self.objectives[sorted_front[0], m] f_max self.objectives[sorted_front[-1], m] if f_max - f_min 1e-10: continue for i in range(1, len(front)-1): idx sorted_front[i] idx_next sorted_front[i1] idx_prev sorted_front[i-1] distances[i] (self.objectives[idx_next, m] - self.objectives[idx_prev, m]) / (f_max - f_min) return distances def select_parents(self): selected [] self.efficient_nondominated_sort() all_indices [] for front in self.fronts: all_indices.extend(front) if len(all_indices) self.pop_size: break if len(all_indices) self.pop_size: last_front self.fronts[len(self.fronts)-1] cd self.crowding_distance(last_front) indices_with_cd list(zip(last_front, cd)) indices_with_cd.sort(keylambda x: x[1], reverseTrue) needed self.pop_size - (len(all_indices) - len(last_front)) selected_from_last [idx for idx, _ in indices_with_cd[:needed]] all_indices [idx for idx in all_indices if idx not in last_front] selected_from_last selected all_indices return selected def evolve(self, generations): for gen in range(generations): parents_idx self.select_parents() offspring [] for _ in range(self.pop_size // 2): p1_idx, p2_idx np.random.choice(parents_idx, 2, replaceFalse) p1, p2 self.population[p1_idx], self.population[p2_idx] c1, c2 self.ndx_crossover(p1, p2) offspring.append(c1) offspring.append(c2) offspring np.array(offspring) combined_pop np.vstack([self.population, offspring]) combined_obj np.vstack([self.objectives, np.zeros((len(offspring), self.obj_dim))]) for i in range(len(offspring)): combined_obj[self.pop_size i, 0] -self.surrogate_thrust.predict(offspring[i].reshape(1, -1))[0] combined_obj[self.pop_size i, 1] -self.surrogate_eff.predict(offspring[i].reshape(1, -1))[0] self.population combined_pop[:self.pop_size] self.objectives combined_obj[:self.pop_size] return self.population, self.objectives如有问题可以直接沟通