在pymoo中求解NSGA 2时，如何将支配解集保存到数据帧中？

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python、optimization、evolutionary-algorithm

我正在尝试使用NSGA2解决一个具有3个目标和2个决策变量的多目标优化问题。NSGA2算法的pymoo代码和终止准则如下所示。我的pop_size是100，n_offspring是100。我希望将每一代中考虑的所有100个决策变量的值存储在一个数据帧中。pymoo代码中的NSGA2实现： from pymoo.algorithms.nsga2 import NSGA</em

浏览 45提问于2020-12-10得票数 3

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