多目标优化实验平台OTL使用说明书

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了多目标优化实验平台OTL使用说明书相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

多目标优化实验平台OTL(Copyright (C), Ruimin Shen, a legend) 采用面向对象设计,将优化问题、算子、算法以及评价指标封装成独立的模板。由于平台采用C++和Python混合编程搭建,对初学者有一定的门槛要求,下面对平台的使用(如何添加自己算法并进行试验)进行简单的说明。

(1)、OTL实验平台搭建好后,首先在OptimizationTemplateLibibrary (OTL, c++模块 ) /[Source directory]/Include/OTL/Optimizer/目录下添加C++算法.

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(2)、在PyOTL(将OTL中C++代码转换成Python可以调用的模块)/[Source directory]/Inclue/pyotl/optimizer/Optimizer.h中加步骤(1)代码头文件。

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(3)、在PyOTL/[Source directory]/Inclue/pyotl/optimizer/Switch.h加代码 “#define EXPORT_Hou_NSGA_III” 。

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(4)、在PyOTL/[Source directory]/Inclue/pyotl/optimizer.real/Optimizer.cpp 中加代码,具体模仿其他算法形式。

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(5)、在PyOTL/[Source directory]/Include/pyotl/optimizer.real/Optimizer.h中加代码,具体模仿其他算法形式。

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(6)、在PyOptimization(调用PyOTL产生的Python 模块开展实验)/ pyoptimization/optimizer/_init_.py中加代码。

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(7)、在PyOptimization /pyoptimization/parameters/目录下设置相关参数,比如termination.py 设置评估次数,在PyOptimization /pyoptimization/parameters/optimizer/r_nsga_ii中设置参考点、权重、阈值的大小。

 

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(8)、在PyOptimization/optimization.ini设置相关参数(相当于开关),然后同目录下点击optimization.py便可进行实验,运行visualize.py实现数据可视化。

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 最后,运行evalution.py对算法进行测评,使用sqliteman工具(数据库文件,系统默认是在documents文件下)查看评价指标值及相关数据。


以上是关于多目标优化实验平台OTL使用说明书的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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