用NSGA2算法解决有一百个客户点的多目标Vrp问题使用eamoea_NSGA2_templetEncoding如何设置

在ea.moea_NSGA2_templet中，Encoding可以设置为PermutationEncoding或RealEncoding。

如果使用PermutationEncoding，则每个染色体表示一个配送路线，染色体中的基因表示客户点的访问顺序。因此，每个染色体的长度应该等于客户点的数量。可以使用以下代码设置PermutationEncoding：

from pymoo.model.encoding import PermutationEncoding

encoding = PermutationEncoding(n_vars=100)  # 假设有100个客户点

如果使用RealEncoding，则每个染色体表示一个配送路线，染色体中的每个基因都表示配送车辆在该客户点停留的时间。因此，每个染色体的长度应该等于客户点的数量乘以2。可以使用以下代码设置RealEncoding：

from pymoo.model.encoding import RealEncoding

encoding = RealEncoding(lower_bound=0, upper_bound=10, n_var=200)  # 假设每个客户点的停留时间在0到10分钟之间

在使用ea.moea_NSGA2_templet时，可以将Encoding作为参数传递给templet。例如：

from pymoo.model.problem import Problem
from pymoo.model.encoding import PermutationEncoding
from pymoo.model.algorithm import NSGA2
from pymoo.factory import get_crossover, get_mutation, get_sampling
from pymoo.optimize import minimize

class MyProblem(Problem):
    def __init__(self):
        super().__init__(n_var=100,
                         n_obj=2,
                         n_constr=0,
                         xl=0,
                         xu=1,
                         elementwise_evaluation=True)

    def _evaluate(self, x, out, *args, **kwargs):
        # 求解目标函数

problem = MyProblem()

algorithm = NSGA2(pop_size=100,
                  sampling=get_sampling("perm_random"),
                  crossover=get_crossover("perm_erx"),
                  mutation=get_mutation("perm_inv"),
                  eliminate_duplicates=True)

algorithm.setup(problem, encoding=PermutationEncoding())

res = minimize(problem,
               algorithm,
               ('n_gen', 100),
               verbose=True)