다목적 최적화는 여러 상충하는 목표를 동시에 만족해야 할 때의 절충 해를 찾는 문제입니다. 이 스킬은 NSGA-II, NSGA-III, MOEA/D를 포함한 pymoo 알고리즘에 대한 포괄적인 접근을 제공하여 파레토 최적 해를 찾고 절충 전선을 시각화합니다.
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테스트해 보기
"pymoo" 사용 중입니다. Optimize ZDT1 with NSGA-II to find Pareto front
예상 결과:
- Algorithm: NSGA2 with pop_size=100
- Problem: ZDT1 (30 variables, 2 objectives)
- Termination: 200 generations
- Result: Found 95 Pareto-optimal solutions
- Visualization: Scatter plot showing convex Pareto front
"pymoo" 사용 중입니다. Create custom two-objective optimization problem
예상 결과:
- Class: ElementwiseProblem extending pymoo.core.problem
- Variables: 2 decision variables
- Objectives: f1 = x[0]^2 + x[1]^2, f2 = (x[0]-1)^2 + (x[1]-1)^2
- Bounds: [0, 5] for both variables
- Ready for use with any pymoo algorithm
"pymoo" 사용 중입니다. Apply constraint handling to optimization
예상 결과:
- Method: ConstraintsAsPenalty or feasibility-first approach
- Constraint violation tracking via CV (constraint violation) array
- Feasible solutions: CV[:, 0] == 0
- Inequality constraints: g(x) <= 0
- Equality constraints: h(x) = 0
보안 감사
안전This is a legitimate multi-objective optimization documentation skill. All 315 static findings are false positives. The scanner misinterpreted markdown code formatting backticks as shell commands, optimization algorithm names (NSGA-II, NSGA-III) as cryptographic algorithms, and optimization terminology as security threats. Python scripts contain standard pymoo optimization examples with no malicious code.
위험 요인
품질 점수
만들 수 있는 것
공학 설계 최적화
비용, 무게, 강도, 성능 등 경쟁하는 설계 목표 간의 최적 절충을 찾습니다.
모델 하이퍼파라미터 튜닝
정확도, 추론 속도, 모델 복잡도 같은 상충 지표를 동시에 최적화합니다.
알고리즘 비교 연구
표준 테스트 문제에서 최적화 알고리즘을 벤치마킹하여 수렴성과 다양성을 평가합니다.
이 프롬프트를 사용해 보세요
Optimize the ZDT1 benchmark problem with NSGA-II to find the Pareto front. Use 100 population size and 200 generations.
Create a custom two-variable, two-objective problem where f1 = x[0]^2 + x[1]^2 and f2 = (x[0]-1)^2 + (x[1]-1)^2 with bounds [0, 5] for both variables.
Solve a constrained multi-objective optimization problem using the penalty method with NSGA-II. Show how to check feasibility of solutions.
Run NSGA-III on DTLZ2 with 5 objectives and visualize the results using a Parallel Coordinate Plot to show trade-offs across all objectives.
모범 사례
- 재현 가능한 최적화 결과를 위해 랜덤 시드를 설정하세요 (seed=1)
- 의사결정 방법 적용 전에 목표를 [0,1] 범위로 정규화하세요
- 벤치마크 문제를 사용하는 경우 얻어진 전선을 실제 파레토 전선과 비교하세요
피하기
- 다목적 문제(목표 4개 이상)에 NSGA-II를 사용하는 것 - 대신 NSGA-III를 사용하세요
- 제약 정식화를 무시하는 것 (부등식은 g <= 0, 등식은 h = 0이어야 함)
- 결과를 시각화하지 않고 최적화를 실행하는 것 - 항상 파레토 전선을 플로팅하세요