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1 if domination_count[j] 0: population[j].rank current_front 1 next_front.append(j) current_front 1 if next_front: fronts.append(next_front) return fronts def dominates(self, ind1, ind2): if ind1.cv ind2.cv: return True if ind1.cv ind2.cv: return False return (np.all(ind1.objectives ind2.objectives) and np.any(ind1.objectives ind2.objectives)) def calculate_crowding_distance(self, population, front): if len(front) 2: for i in front: population[i].crowding_distance float(inf) return for i in front: population[i].crowding_distance 0.0 for m in range(self.problem.n_obj): sorted_front sorted(front, keylambda x: population[x].objectives[m]) population[sorted_front[0]].crowding_distance float(inf) population[sorted_front[-1]].crowding_distance float(inf) obj_range (population[sorted_front[-1]].objectives[m] - population[sorted_front[0]].objectives[m]) if obj_range 0: for i in range(1, len(sorted_front) - 1): population[sorted_front[i]].crowding_distance ( (population[sorted_front[i1]].objectives[m] - population[sorted_front[i-1]].objectives[m]) / obj_range) def differential_evolution(self, population, target_idx, consider_constraintsTrue): indices [i for i in range(len(population)) if i ! target_idx] r1, r2, r3 np.random.choice(indices, 3, replaceFalse) mutant (population[r1].variables self.F * (population[r2].variables - population[r3].variables)) mutant np.clip(mutant, self.problem.lb, self.problem.ub) trial Individual(self.problem.n_var, self.problem.n_obj, self.problem.n_constr) cross_points np.random.rand(self.problem.n_var) self.CR if not np.any(cross_points): cross_points[np.random.randint(self.problem.n_var)] True trial.variables np.where(cross_points, mutant, population[target_idx].variables) self.evaluate(trial, consider_constraints) return trial def knowledge_transfer(self): helper_fronts self.non_dominated_sort(self.helper_pop) if not helper_fronts[0]: return n_transfer min(self.pop_size // 10, len(helper_fronts[0])) transfer_indices np.random.choice(helper_fronts[0], n_transfer, replaceFalse) main_sorted sorted(range(len(self.main_pop)), keylambda x: (self.main_pop[x].rank, -self.main_pop[x].crowding_distance)) replace_indices main_sorted[-n_transfer:] for i, ti in enumerate(transfer_indices): transferred deepcopy(self.helper_pop[ti]) self.evaluate(transferred, consider_constraintsTrue) self.main_pop[replace_indices[i]] transferred def check_stage_transition(self): fronts self.non_dominated_sort(self.main_pop) self.calculate_crowding_distance(self.main_pop, fronts[0]) front_individuals [self.main_pop[i] for i in fronts[0]] distances [ind.crowding_distance for ind in front_individuals if ind.crowding_distance ! float(inf)] if not distances: return False avg_distance np.mean(distances) min_distance np.min(distances) uniformity min_distance / (avg_distance 1e-10) feasible_ratio sum(1 for ind in self.main_pop if ind.cv 0) / self.pop_size return uniformity 0.3 and feasible_ratio 0.8 def run(self): self.initialize_population() convergence [] for gen in range(self.max_gen): for i in range(self.pop_size): trial self.differential_evolution(self.main_pop, i, consider_constraintsTrue) if self.dominates(trial, self.main_pop[i]) or ( not self.dominates(self.main_pop[i], trial) and np.random.rand() 0.5): self.main_pop[i] trial for i in range(self.pop_size): trial self.differential_evolution(self.helper_pop, i, consider_constraintsFalse) if self.dominates(trial, self.helper_pop[i]): self.helper_pop[i] trial fronts self.non_dominated_sort(self.main_pop) self.calculate_crowding_distance(self.main_pop, fronts[0]) feasible [self.main_pop[i] for i in fronts[0] if self.main_pop[i].cv 0] if feasible: best_obj min(ind.objectives[0] for ind in feasible) convergence.append(best_obj) else: convergence.append(float(inf)) if gen 0 and abs(convergence[-1] - convergence[-2]) 1e-6: self.stagnation_count 1 else: self.stagnation_count 0 if self.stagnation_count self.transfer_threshold: self.knowledge_transfer() self.stagnation_count 0 if self.check_stage_transition(): self.stage 1 return self.get_pareto_front() def get_pareto_front(self): fronts self.non_dominated_sort(self.main_pop) pareto_set [self.main_pop[i] for i in fronts[0] if self.main_pop[i].cv 0] return pareto_set class TestProblem: def __init__(self): self.n_var 10 self.n_obj 2 self.n_constr 2 self.lb np.zeros(self.n_var) self.ub np.ones(self.n_var) def evaluate_objectives(self, x): f1 x[0] g 1 9 * np.mean(x[1:]) f2 g * (1 - np.sqrt(f1 / g)) return np.array([f1, f2]) def evaluate_constraints(self, x): f self.evaluate_objectives(x) c1 f[0] f[1] - 1.5 c2 0.5 - f[0] - f[1] return np.array([c1, c2]) if __name__ __main__: problem TestProblem() algorithm CMSCMO_DE_KT(problem, pop_size100, max_gen300) pareto_front algorithm.run() print(fFound {len(pareto_front)} Pareto optimal solutions) for i, ind in enumerate(pareto_front[:5]): print(fSolution {i1}: f1{ind.objectives[0]:.4f}, f2{ind.objectives[1]:.4f}, CV{ind.cv:.4f})成品代码50-200定制300起可以直接沟通