文章目錄

• 前言
• 案例數據
• 莊家法構造非支配解集
• 擂臺賽法構造
• Deb非支配解集構造
• 基于排除法構建

前言

吃飽了撐的，玩玩多目標，順便寫幾個算法。

本文基于《多目標進化優化》：鄭金華，鄒娟 著 P24 + 頁面的內容。

案例數據

這里我們直接使用P28所構造的數據

Data = [(9,1),(7,2),(5,4),(4,5),(3,6),(2,7),(1,9),(10,1),(8,5),(7,6),(5,7),(4,8),(3,9),(10,5),(9,6),(8,7),(7,9),(10,6),(9,7),(8,9)]

順序就是C1-C20

答案是C1-C7

這里咱們在定義一個算法，判斷A，B 當中A會不會被B支配。

def Compare(A:tuple,B:tuple):# 判斷A是否被B支配,只要判斷A是不是都大于B就ok了Flag = Falsecount = 0for i in range(len(A)):if(A[i]>=B[i]):count+=1if(count==len(A)):Flag = not Flagreturn Flag

莊家法構造非支配解集

咱們先來個最簡單實現的算法。這個算法，就是暴力求解，把每一個東西拿出來，然后對比，先把當前的莊家拿出來，如果莊家被支配了直接停止，如果被莊家支配了，就把那個被支配的干掉，走完一編，然后再來，最后選出一組不會被任何人支配的解集。

def ReMove(indexList,Data):counter = 0for index in indexList:index = index - counterData.pop(index)counter += 1def ZJF(Data:list):Res = []for _ in range(len(Data)):if(Data):zhuangjia = Data.pop(0)Flag = Trueremove_index = []for i in range(len(Data)):qita = Data[i]if(Compare(qita,zhuangjia)):remove_index.append(i)elif(Compare(zhuangjia,qita)):Flag = FalsebreakReMove(remove_index,Data)if(Flag):print(zhuangjia,"---->C",_+1)Res.append(zhuangjia)return Res

擂臺賽法構造

這個擂臺賽法和莊家法其實是類似的，區別在于，剛剛莊家如果被支配了我們就停止了，這里的話是這樣的，如果莊家掛了，那么就把干掉莊家的家伙拿出來作為當前的莊家。這里需要被注意的是，如果當前產生了新的擂主，我們需要知道原來擂主沒有支配的玩意，因為新的擂主可能會支配先前沒有支配的玩意。

def BackDelete(no_zhipei:list,remove_index:list,Data:list,zhuangjia:tuple):# 負責把前面，上一個莊家可能支配不了的給看看if(no_zhipei):for no_index in no_zhipei:if(Compare(Data[no_index],zhuangjia)):remove_index.append(no_index)def AP(Data:list):Res = []for _ in range(len(Data)):if(Data):zhuangjia = Data.pop(0)Flag = Trueremove_index = []no_zhipei = []for i in range(len(Data)):qita = Data[i]if(Compare(qita,zhuangjia)):remove_index.append(i)elif(Compare(zhuangjia,qita)):zhuangjia = qitaBackDelete(no_zhipei,remove_index,Data,zhuangjia)else:# 沒有被支配的no_zhipei.append(i)ReMove(remove_index,Data)if(Flag):print(zhuangjia,"---->C",_+1)Res.append(zhuangjia)return Res

Deb非支配解集構造

這個其實也簡單，就是一個個比就ok了。

先假設A是ok的，然后讓B過來，如果A被支配了，就留下B，A去了，如果都沒有支配，那么A,B 留下，此時C進入，然后C比對。
那么最壞的情況下，第二個比1次，第N個比N-1次

def Deb(Data):Res = []Res.append(Data.pop(0))for _ in range(len(Data)):need_ = Data.pop(0)Flag = Truefor i in range(len(Res)):if(i<len(Res)):if(Compare(need_,Res[i])):Flag=Falsebreakelif(Compare(Res[i],need_)):Res.pop(i)if(Flag):Res.append(need_)print(Res)

基于排除法構建

這個方法我感覺是差不多的和DEB是類似的，因為一開始就是有一個NDSET非支配解集，也就是咱們的Res,如果這個Res是null,那么先把解集的某一個解x放到里面，然后此時NDSET有了一個非支配解（臨時的）然后拿到第二個x，然后再來，這個x和NDSET的解（y) 比對

def PAICHU(Data:list):Res = []for _ in range(len(Data)):if(len(Res)==0):Res.append(Data.pop(0))else:need_ = Data.pop(0)Flag = Truefor i in range(len(Res)):if (i < len(Res)):if (Compare(need_, Res[i])):Flag = Falsebreakelif (Compare(Res[i], need_)):Res.pop(i)if (Flag):Res.append(need_)print(Res)

后面還有幾個，一個是基于遞歸的，一個是基于快排的，還有對快排優化的。明天可以玩玩~

總結

以上是生活随笔為你收集整理的构造非支配解集（Python）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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