PlateEMO源码阅读,调试NSGA-II算法+ZDT1问题,查看调用链路

avatar 2024年06月18日10:42:01 0 175 views
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一、启动项目

1、方法一、用GUI工具运行

2、方法二、用程序运行(推荐)

直接用命令运行

%% NSGA-II求ZDT1问题
platemo('algorithm', @NSGAII, 'problem', @ZDT1, 'N', 100, 'M',2, 'D',10, 'maxFE', 1000);

下面步骤,主要基于这种方法步骤,故省去第一步里GUI里调用 cb_start的代码

 

二、分析 platemo里的前几行代码

分别是下面几行代码

[PRO,input] = getSetting(varargin);
Problem     = PRO(input{:});
[ALG,input] = getSetting(varargin,Problem);
if nargout > 0
    Algorithm = ALG(input{:},'save',0);
else
    Algorithm = ALG(input{:});
end
Algorithm.Solve(Problem);
if nargout > 0
    P = Algorithm.result{end};
    varargout = {P.decs,P.objs,P.cons};
end

 

1、[PRO,input] = getSetting(varargin);

这行代码主要是根据输入的参数,获取算法和问题的名称

input为输入参数,PRO为问题的函数,即 @ZDT1

 

2、Problem    = PRO(input{:});

这行代码将调用 @ZDT1 ,通常会调用它的构造函数。

因为 ZDT1 类继承于PROBLEM类,故先调用 PROBLEM 类的 PROBLEM 方法

然后调用子类ZDT1的方法

 

3、[ALG,input] = getSetting(varargin,Problem);

获取算法的设置,跳过

 

4、if nargout > 0

指的是调用当前函数是否需要返回,目前我们是直接调用platemo命令,没有接受返回值,故此处nargout=0

 

5、 Algorithm = ALG(input{:});

ALG 即 NSGA-II 类

input值如下

 
即调用 NSGAII类的构造方法
 
由于 NSGAII类继承了ALGORITHM类
故先调用 ALGORITHM 类的 ALGORITHM方法

因为 NSGAII类没有构造方法,这里也没有调用NSGAII里的main方法,故暂时不用看NSGAII具体代码

 

三、Algorithm.Solve(Problem);

1、Algorithm.Solve(Problem);

才是核心代码的入口,我们要具体看下做了什么

这里说下addpath部分,因为ALGORITHM和NSGA-II不在同一个目录下,调用可能找不到文件,所以需要addpath。

但是,如果我们这是一个单体项目,所有文件都加入到了MatLab路径(环境变量)中,往往不需要上面的addpath

 

2、看看 obj.main(obj.pro); 

即 NSGAII类的main方法

终于到了算法的实现部分

 

四、NSGA-II的实现

1、初始化种群和求适应度

Population = Problem.Initialization();

ZDT1类没有Initialization方法,故调用 PROBLEM 类的Initialization方法

 

2、对初始化的种群进行非支配排序和拥挤度计算

[~,FrontNo,CrowdDis] = EnvironmentalSelection(Population,Problem.N);
这里面代码相对复杂,先求非支配排序,后计算个体拥挤度
总之,就是选出靠前的帕累托前沿的个体,选不满的话,对下一个帕累托前沿进行拥挤度计算排序,选拥挤度大的。
 

3、开始循环

while Algorithm.NotTerminated(Population)
 

4、基于非支配排序和拥挤度选择父代,采用二元锦标赛选取

MatingPool = TournamentSelection(2,Problem.N,FrontNo,-CrowdDis);
就是从100个种群里,每次挑选2个,这两个取最优的,然后重复操作。
 

5、采用交叉、变异产生子代,并求适应度

Offspring = OperatorGA(Problem,Population(MatingPool));
 

 6、合并父代和子代,并求下一代

[Population,FrontNo,CrowdDis] = EnvironmentalSelection([Population,Offspring],Problem.N);
将父代和子代合并一起选择下一代,采用之前的非支配排序+拥挤度计算的方法。
具体就不看了
 
 
 

 

 

 

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