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アルゴリズムの設定

アルゴリズムを設定するためにはrunnerと呼ばれるクラスを書くしかない．
（次以降のリリースで，外部のファイルから設定を読み込めるようにしたいらしい）

jMetalに含まれるアルゴリズムには少なくとも1つはrunnerクラスが用意されている．
それらはjmetal-execモジュールのこのフォルダにある．

例として次のNSGA-IIの5つのrunnerクラスを挙げる．
これらはそれぞれ違う用途に使用するように設定されている．

NSGAIIRnner: 連続値の問題を解くためのNSGA-IIのスタンダードな設定．
NSGAIIInteger: 整数値問題を解くための設定．
NSGAIIBinary: 2値問題を解くための設定．
NSGAIIMeasures: NSGAIIRunnerと同様だが，measuresの使い方の例が含まれている．
ParallelNSGAII: NSGAIIRunnerと同様だが，populationsを評価する際にスレッドを用いて並列に処理を行う．

次にNSGAIIRunnerクラスの詳細を示す．
Javadocに示しているように，第1引数には解くべき問題のクラス名を与える．
第2引数はオプションのパラメータで，最適なパレートフロントの近似を含むファイルのパスを与える．
パレートフロントが与えられた場合，利用可能なすべてのquality indicatorを計算するために用いられる．

public class NSGAIIRunner extends AbstractAlgorithmRunner {
  /**
   * @param args Command line arguments.
   * @throws JMetalException
   * @throws FileNotFoundException
   * Invoking command: java org.uma.jmetal.runner.multiobjetive.NSGAIIRunner problemName [referenceFront]
   */
  public static void main(String[] args) throws JMetalException, FileNotFoundException {

mainメソッドでは最初に，解くべき問題の型と使用するoperatorを宣言する．
（この例では，DoubleSolutionを個体として扱う問題を宣言している．）
referenceParetoFrontは与えらえれた最適なパレ―トフロントのファイルパスを示す．

    Problem<DoubleSolution> problem;
    Algorithm<List<DoubleSolution>> algorithm;
    CrossoverOperator<DoubleSolution> crossover;
    MutationOperator<DoubleSolution> mutation;
    SelectionOperator<List<DoubleSolution>, DoubleSolution> selection;
    String referenceParetoFront = "" ;

次に，プログラムに与えられた引数をパースしていく．
引数が与えられなかった場合はデフォルトでベンチマーク問題を解く．(この例ではZDT1を解く．)

    String problemName ;
    if (args.length == 1) {
      problemName = args[0];
    } else if (args.length == 2) {
      problemName = args[0] ;
      referenceParetoFront = args[1] ;
    } else {
      problemName = "org.uma.jmetal.problem.multiobjective.zdt.ZDT1";
      referenceParetoFront = "jmetal-problem/src/test/resources/pareto_fronts/ZDT1.pf" ;
    }

次に，クラス名からproblemロードする．

    problem = ProblemUtils.<DoubleSolution> loadProblem(problemName);

そして，operatorやalgorithmの設定をする．

    double crossoverProbability = 0.9 ;
    double crossoverDistributionIndex = 20.0 ;
    crossover = new SBXCrossover(crossoverProbability, crossoverDistributionIndex) ;

    double mutationProbability = 1.0 / problem.getNumberOfVariables() ;
    double mutationDistributionIndex = 20.0 ;
    mutation = new PolynomialMutation(mutationProbability, mutationDistributionIndex) ;

    selection = new BinaryTournamentSelection<DoubleSolution>(new RankingAndCrowdingDistanceComparator<DoubleSolution>());

    algorithm = new NSGAIIBuilder<DoubleSolution>(problem, crossover, mutation)
        .setSelectionOperator(selection)
        .setMaxEvaluations(25000)
        .setPopulationSize(100)
        .build() ;

最後に，アルゴリズムを実行し，得られた解を2つのファイルに書き込む．
1つには変数の値を，もう1つには目的関数の値を書きこむ．
また，パレートフロントが引数で与えられていたら，利用可能なすべてのquality indicatorsの計算結果をプリントする．

    AlgorithmRunner algorithmRunner = new AlgorithmRunner.Executor(algorithm)
        .execute() ;

    List<DoubleSolution> population = algorithm.getResult() ;
    long computingTime = algorithmRunner.getComputingTime() ;

    JMetalLogger.logger.info("Total execution time: " + computingTime + "ms");

    printFinalSolutionSet(population);
    if (!referenceParetoFront.equals("")) {
      printQualityIndicators(population, referenceParetoFront) ;
    }
  }