将参数传递给pymoo，以便评估函数可以看到它们

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pymoo是一个Python库，用于多目标优化问题的建模、求解和分析。它提供了一系列的优化算法和评价指标，可以帮助开发者解决多目标优化问题。

在使用pymoo进行优化时，我们需要将参数传递给评估函数，以便评估函数可以根据这些参数计算出相应的目标值。以下是一个示例代码，展示了如何将参数传递给pymoo的评估函数：

import numpy as np
from pymoo.model.problem import Problem

class MyProblem(Problem):
    def __init__(self):
        super().__init__(n_var=2, n_obj=1, n_constr=0, xl=np.array([-5,-5]), xu=np.array([5,5]))

    def _evaluate(self, x, out, *args, **kwargs):
        # 在这里计算目标值
        f1 = x[0]**2 + x[1]**2
        out["F"] = [f1]

problem = MyProblem()

# 定义优化算法和参数
algorithm = NSGA2(pop_size=100)

# 运行优化
res = minimize(problem,
               algorithm,
               termination=('n_gen', 100),
               seed=1,
               verbose=True)

# 输出结果
print("最优解：", res.X)
print("最优目标值：", res.F)

在上述代码中，我们定义了一个继承自pymoo的Problem类的自定义问题类MyProblem。在这个类中，我们通过重写_evaluate方法来计算目标值。参数x是一个一维数组，包含了优化问题的变量。在这个例子中，我们的优化问题有两个变量，因此x是一个长度为2的数组。我们通过计算x的平方和来得到目标值f1。

然后，我们创建了一个MyProblem的实例，并定义了优化算法和参数。在这个例子中，我们使用了NSGA-II算法，并设置种群大小为100。

最后，我们调用minimize函数来运行优化。这个函数接受问题实例、算法实例、终止条件等参数，并返回一个结果对象res。我们可以通过res.X和res.F来获取最优解和最优目标值。

这是一个简单的示例，展示了如何将参数传递给pymoo的评估函数。根据具体的优化问题，评估函数的实现可能会有所不同。但是基本的思路是相同的：将参数传递给评估函数，根据参数计算目标值，并将目标值赋给out["F"]。