多目标优化实验平台OTL使用说明书

多⽬标优化实验平台OTL使⽤说明书
多⽬标优化实验平台OTL（Copyright (C), Ruimin Shen, a legend）采⽤⾯向对象设计，将优化问题、算⼦、算法以及评价指标封装成独⽴的模板。

由于平台采⽤C++和Python混合编程搭建，对初学者有⼀定的门槛要求，下⾯对平台的使⽤（如何添加⾃⼰算法并进⾏实验）进⾏简单的说明。

（1）、OTL实验平台搭建好后，⾸先在OptimizationTemplateLibibrary (OTL, c++模块 ) /[Source directory]/Include/OTL/Optimizer/⽬录下添加C++算法.
（2）、在PyOTL（将OTL中C++代码转换成Python可以调⽤的模块）/[Source directory]/Inclue/pyotl/optimizer/Optimizer.h中加步骤（1）代码头⽂件。

（3）、在PyOTL/[Source directory]/Inclue/pyotl/optimizer/Switch.h加代码 “#define EXPORT_Hou_NSGA_III” 。

（4）、在PyOTL/[Source directory]/Inclue/pyotl/optimizer.real/Optimizer.cpp 中加代码，具体模仿其他算法形式。

（5）、在PyOTL/[Source directory]/Include/pyotl/optimizer.real/Optimizer.h中加代码，具体模仿其他算法形式。

（6）、在PyOptimization(调⽤PyOTL产⽣的Python 模块开展实验)/ pyoptimization/optimizer/_init_.py中加代码。

（7）、在PyOptimization /pyoptimization/parameters/⽬录下设置相关参数，⽐如termination.py 设置评估次数，在PyOptimization /pyoptimization/parameters/optimizer/r_nsga_ii中设置参考点、权重、阈值的⼤⼩。

（8）、在PyOptimization/optimization.ini设置相关参数（相当于开关），然后同⽬录下点击optimization.py便可进⾏实验，运⾏visualize.py实现数据可视化。

最后，运⾏evalution.py对算法进⾏测评，使⽤sqliteman⼯具（数据库⽂件，系统默认是在documents⽂件下）查看评价指标值及相关数据。