EVO X

多目的アルゴリズム

多目的アルゴリズム

このノートブックでは、参照ベクトルガイド進化アルゴリズム（RVEA）を使用してDTLZ2問題の最適解を見つけます。

import time
import torch

from evox.algorithms import RVEA
from evox.metrics import igd
from evox.problems.numerical import DTLZ2
from evox.workflows import StdWorkflow, EvalMonitor

（オプション）GPUを使用してコードを実行

より高速な実行のためにGPU上でコードを実行することが好ましいです。ただし、GPUが利用できない場合は、CPUでの実行も許容されます。

# Use GPU first to run the code.
torch.set_default_device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(torch.get_default_device())

実行例：DTLZ2問題でのRVEA

以下のコードは、DTLZ2問題とRVEAアルゴリズムをセットアップするために使用されます。問題とアルゴリズムの詳細については、ドキュメントの対応するセクションを参照してください。

# Init the problem, algorithm and workflow.
prob = DTLZ2(m=3)
pf = prob.pf()
algo = RVEA(pop_size=100, n_objs=3, lb=-torch.zeros(12), ub=torch.ones(12))
monitor = EvalMonitor()
workflow = StdWorkflow(algo, prob, monitor)
compiled_step = torch.compile(workflow.step)

このセットアップが完了したら、最適化を開始できます。多目的アルゴリズムがこの問題で100ステップ最適化するように設定します。

# Run the workflow for 100 steps
t = time.time()
workflow.init_step()
for i in range(100):
    compiled_step()
    fit = workflow.algorithm.fit
    fit = fit[~torch.isnan(fit).any(dim=1)]
    if i % 10 == 0:
        print(igd(fit, pf))
monitor.plot()
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