水上さんの引継ぎ の履歴(No.2)

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• 水上さんの引継ぎ へ行く。
  • 1 (2024-02-02 (金) 13:15:54)
  • 2 (2024-02-28 (水) 16:12:28)

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引き継ぎ(中島)

目次

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目標 

pymooというモジュールを使って多目的最適化問題を解きます。

組み合わせ最適化問題とは 

最適化問題とは、制約を満たしつつ、目的の値を最大化or最小化する条件を求める問題のこと。
組合せ最適化問題とは、様々な制約の下で多くの選択肢の中から、ある指標（価値）を最も良くする変数の値（組合せ）を求めること。
多目的最適化とNSGA2について↓
https://logmi.jp/tech/articles/325211

環境 

Python 3.10.1 64bitでやってますが，たぶんどのバージョンもできるはず...
pymooはバージョン0.5.0を使いましょう。

準備 

まず、pymooをインストールします。pymooはpythonでNSGA2を実行するためのモジュールです。
また、pymooはバージョンによってコードの書き方が変わります。
自分は0.5.0を使っているので0.5.0をインストールする。

pip install pymoo == 0.5.0
pip install Py

実験 

問題設定 

スクレイピングしたレシピデータを活用したNSGA2のコードは以下の通り。
①

②

③

解説 

①は制約式の記述部分である。リスト化した各変数(コストや時間や各栄養素など)を足したりしている。具体的な式はコメントアウト部分に記載。
記述した制約式をpの配列にいれ、out["G"]の部分に書き込んでいる。
②はそれぞれサンプリング、クロスオーバー、ミューテーションの部分である、nsga2で組み合わせ最適化を使うときはこの3つをコピペして用いる。
③はプログラム実行部分である。
proble= SubsetProblem(...　の部分が①で記述したコードを組み合わせ最適化問題として置き換えている。
algorithm=NSGA2(...の部分でアルゴリズムの設定をしている。②で記述したサンプリング、クロスオーバー、ミューテーションを使用する。
res=minimize(...の部分でアルゴリズムを実行している。初めにminimize(とすることで最小化問題としてとらえる。

サーバー上で動かす 

料理のhtmltest
https://dic515s2.pu-toyama.ac.jp/water2/hai2.html