遗传算法多目标优化NSGA2多目标优化方向不一致怎么办？

Question

使用NSGA-2进行多目标优化，要求f1，f2最大化，f3最小化，建立了目标函数

在优化过程中要求大的值为非支配解

但是，根据计算结果，f1的适应度值却随着迭代次数越来越小，f3的适应度随着迭代次数越来越大，他们的进化方向为什么不一样？

有没有可能程序中哪里出了问题？希望有人可以指点迷津

Answer 1

张慧娟306 上午好☀️☀️☀️️
本答案参考ChatGPT-3.5

在使用NSGA-2进行多目标优化时，如果目标函数f1和f3的进化方向不一致，可能存在以下几种情况：

1. 问题本身的性质导致的：某些目标可能在问题定义中被赋予了不同的性质，因此它们的进化方向自然也不一样。在你的问题中，f1和f3分别被要求最大化和最小化，这可能是问题本身的特性。

2. 问题表达式存在错误：你的目标函数中的表达式可能存在错误，导致计算结果与预期结果不一致。你可以仔细检查目标函数的表达式，确保其正确性。

3. 程序代码存在错误：程序中可能存在错误，导致目标函数的计算出现问题。你可以检查代码中与目标函数计算相关的部分，确认其正确性。

针对以上问题，你可以尝试以下解决方案：

1. 确认问题的定义：再次确认问题的定义，确保f1和f3要被最大化和最小化。

2. 检查目标函数表达式：仔细检查目标函数表达式的正确性。你可以使用不同的数值进行手动计算，验证表达式的正确性。

3. 检查程序代码：检查程序代码，尤其是与目标函数计算相关的部分。确保代码正确地计算目标函数的值。

4. 尝试不同的参数设置：尝试调整NSGA-2算法中的参数，例如交叉概率、变异概率、种群大小等。这可能会对优化过程产生影响，改变目标函数的进化方向。

综上所述，你可以通过确认问题定义、检查目标函数表达式和程序代码、调整算法参数等方式来解决目标函数进化方向不一致的问题。如果问题仍未解决，你可以提供更详细的代码和数据，以便我们更好地帮助你解决问题。