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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

最適化

最適化とはメソッドやデザインの最適な処理方法を選択することです。パフォーマンスの向上を目指す為に行われます。プログラミングにおける最適化は、アルゴリズムのスピードアップや、要求されるリソースを減らすことなどを指します。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

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nsga2をplatypusで動かしたが,制約条件や最小化などの条件を加える方法が分からない.

Shumpa

総合スコア5

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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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最適化とはメソッドやデザインの最適な処理方法を選択することです。パフォーマンスの向上を目指す為に行われます。プログラミングにおける最適化は、アルゴリズムのスピードアップや、要求されるリソースを減らすことなどを指します。

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投稿2019/10/15 01:52

現在,nsga2をplatypusを用いて,動かしているのですが(このコードで動くことは確認済み),2点分からないところがあります.

まず,1点ですが,目的関数の制約条件の付け方が分からないこと

[目的関数1の値]>=2.5
[目的関数2の値]<=-1
という風に制約を付けたいのですが,調べてもコマンドが出てきません.
どうすれば,目的関数の出力に制約がつけられるでしょうか?

もう1点ですが,

2つの目的関数がどちらも最大になるような設定がデフォルトになっており.
目的関数1を最大化,目的関数2を最小化という風にしたいのです.
ですが,そちらも調べてもわからない状態です.

どちらか一点でもわかる方がいらっしゃいましたら,教えていただけるとありがたいです.よろしくお願いいたします.

from platypus import NSGAII, Problem, Real

def belegundu(vars):
x1 = vars[0]
x2 = vars[1]
x3 = vars[2]
x4 = vars[3]
x5 = vars[4]
x6 = vars[5]
x7 = vars[6]
x8 = vars[7]
x9 = vars[8]
x10 = vars[9]
x11 = vars[10]
x12 = vars[11]
x13 = vars[12]
x14 = vars[13]
x15 = vars[14]
x16 = vars[15]
x17 = vars[16]
x18 = vars[17]
x19 = vars[18]
x20 = vars[19]
x21 = vars[20]
x22 = vars[21]
x23 = vars[22]
x24 = vars[23]
x25 = vars[24]
x26 = vars[25]
x27 = vars[26]
x28 = vars[27]
x29 = vars[28]
x30 = vars[29]

return [0.64000573*x1+0.14397378*x2+0.54079948*x3+0.22333884*x4- 1.04133668*x5-1.02149524*x6 -0.80324154*x7-0.96197168*x8+2.17547164*x9+2.1159477*x10+2.11594784*x11+2.1556302*x12 -0.81051432*x13-0.98908598*x14-0.65178426*x15-0.85019723*x16+1.42402255*x17+1.54307024*x18 +1.54307019*x19+1.4438638*x20+0.60094854*x21+0.60094859*x22+0.58110701*x23+0.56126604*x24 +1.37255057*x25+1.54120144*x26-2.64281005*x27-2.77177842*x28+1.07142851*x29+0.84325402*x30 -1.714979555 ,-0.01221614*x1-1.15591655*x2+3.97238539*x3-0.0635985*x4-0.01579076*x5+0.47912646*x6 -0.35423701*x7-0.38614298*x8-2.33929053*x9-4.22182428*x10-4.99001553*x11+3.75250581*x12 +2.12183612*x13+0.82466014*x14+1.67771848*x15+2.19306848*x16-1.60337024*x17+0.05854879*x18 -1.25631746*x19-1.67983829*x20-1.58976272*x21+0.11155756*x22-1.55505578*x23-2.12679008*x24 -2.12289794*x25-0.86725301*x26+4.58191061*x27+2.03660415*x28+0.91999822*x29-0.76666518*x30 -0.77416676 ],[x1+x2+x3+x4-1, x5+x6+x7+x8-1, x9+x10+x11+x12-1, x13+x14+x15+x16-1, x17+x18+x19+x20-1, x21+x22+x23+x24-1, x25+x26-1, x27+x28-1, x29+x30-1 ]

problem = Problem(30, 2, 9)
problem.types[:] = [Real(0, 1), Real(0, 1), Real(0, 1), Real(0, 1), Real(0, 1), Real(0, 1),
Real(0, 1), Real(0, 1), Real(0, 1), Real(0, 1), Real(0, 1), Real(0, 1),
Real(0, 1), Real(0, 1), Real(0, 1), Real(0, 1), Real(0, 1), Real(0, 1),
Real(0, 1), Real(0, 1), Real(0, 1), Real(0, 1), Real(0, 1), Real(0, 1),
Real(0, 1), Real(0, 1), Real(0, 1), Real(0, 1), Real(0, 1), Real(0, 1)
]

problem.constraints[:] = "==0"
problem.function = belegundu

algorithm = NSGAII(problem)
algorithm.run(10000)

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns = ("x1","x2","x3","x4","x5","x6",
"x7","x8","x9","x10","x11","x12",
"x13","x14","x15","x16","x17","x18",
"x19","x20","x21","x22","x23","x24",
"x25","x26","x27","x28","x29","x30",
"c1","c2","c3","c4","c5","c6","c7","c8","c9","f1","f2"))

for i in range(len(algorithm.result)):
df.loc[i] = algorithm.result[i].variables[:]+
algorithm.result[i].constraints[:] +
algorithm.result[i].objectives[:]

df.to_csv("platypus_exp6.csv")

import seaborn as sns
sns.pairplot(df)

python3.6 jupyter notebook

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