利用Jmetal解决多目标优化问题并使用python画图（算法：NSGA-II，问题：ZDT6）_jmetal问题构建-程序员宅基地

1.使用jmetal实现算法的方法：

首先在Jmetal体系框架中在jmetal-algorithm文件中选择src文件，再从src文件中选择test文件，点开其中的java文件，再继续向下点击，找到multiobjective与singleobjective两个文件，这两个文件分别是多目标优化算法与单目标优化算法，从这两个文件中找到你需要的对应文件，例如我们需要的是NSGA2，那我们便打开nsgaii文件夹下面的NSGAIIBuilderTest测试类(顺序如下图：)
在这里插入图片描述
打开对应的测试类，我们会看到一堆方法（感觉NSGAII是方法最多的，而且看起来极为劝退），在这里我们只需要关注开始（startup方法）与其他的set方法，通过分析这些方法，我们可以知道NSGAII在Jmetal算法实现中需要的众多算子，譬如说 problem问题集，CrossoverOperator交叉算子运算符，MutationOperator变异算子运算符，SelectionOperator选择算子运算符(在setNewSelectionOperator中)，还有相应的builder算法（builder的作用就是建立算法，所以我们可以直接使用algorithm算法类来代替），然后我们便可以构建我们自己的test类了（以下的代码由一个大佬的博客抄来的，但我忘了从哪抄的了，尴尬。。。）

public class test {
   
    
    public static void main(String[] args) {
   
    
        Problem<DoubleSolution> problem;//问题类
        Algorithm<List<DoubleSolution>> algorithm;//算法类
        CrossoverOperator<DoubleSolution> crossover;//交叉算子类
        MutationOperator<DoubleSolution> mutation;//变异算子类
        SelectionOperator<List<DoubleSolution>, DoubleSolution> selection;//选择算子类
      

        // 这里是定义优化问题的过程

        problem = new ZDT6();//声明问题，换成其他问题同理
        String s="NSGA"+problem.getName();//这里构建了一个字符串，接下来文件中使用
        //以下的参数设置都是根据test类中来构建的，但是在自己使用时可以调节参数使算法表现更好
        // 种群规模
        int popSize = 100;
        // 配置SBX交叉算子
        double crossoverProbability = 0.9;
        double crossoverDistributionIndex = 20.0;
        crossover =

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43270242/article/details/104659768

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