geatpy安装,python geatpy

　　定义一个问题类。这段代码描述了一个优化问题：

　　ClassProblem (ea。问题):#继承问题的父类DEF _ _ init _ _(self):name= my problem # Initialize name(函数名，可以随意设置)M=1 # Initialize m(目标维)maxormins=[-1] #初始化目标最小和最大标记列表，1 -1:max Dim=2 #初始化Dim(决策变量维)varTypes=[0] * Dim #初始化决策变量类型，0:连续；1:离散lb=[0，0] #决策变量下界ub=[1，1] #决策变量上界lbin=[0，0] #决策变量下界控制它ubin=[1，1] #决策变量上界#调用父类构造方法完成实例化ea.Problem.__init__(self，Name，m，maxormins，dim，vartypes，lb，ub，lbin，ubin) def aim func (self，pop): #目标函数，pop为传入人口对象Vars=pop。Phen #得到决策变量矩阵x1=Vars[:[0]] #取出第一列得到列向量x2=Vars[:[1]] #取出第二列得到所有个体的列向量x2 #计算目标函数值，赋给ObjV属性pop。ObjV=4*x1 2*x2 x3 #的POP人口对象，并采用可行性规则处理约束。生成群体个体违反度矩阵pop。CV=np.hstack([2*x1 x2-1，#第一约束x1 2*x3-2，#第二约束np.abs(x1 x2 x3-1)]) #第三约束其中，

　　Lb=[0，0] #决策变量的下界

　　Ub=[1，1] #决策变量的上界

　　Lbin=[0，0] #决策变量的下限

　　Ubin=[1，1] #决策变量的上界

　　这里描述了决策变量的范围，lb，ub给出了范围，lbin，ubin给出了开始和结束。

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