Generational Distance (GD) 和 Inverted Generational Distance (IGD) 是用于多目标优化问题的常见性能评价指标。它们用于度量 Pareto 前沿（非支配解集）与真实 Pareto 前沿之间的距离。下面是计算 GD 和 IGD 的简单 Python 代码示例：
importas
def
    # 计算点到 Pareto 前沿上所有点的距离，并返回最小距离
sum21
    returnmin
def
    # 计算 Generational Distance (GD)
0
    forin
len
    return
def
    # 计算 Inverted Generational Distance (IGD)
0
    forin
len
    return
# 示例
# reference_front 是真实 Pareto 前沿
# approximation_front 是优化算法得到的 Pareto 前沿
123456
1.52.53.54.5
printf"Generational Distance (GD): {}"
printpython printf输出格式f"Inverted Generational Distance (IGD): {}"
在这个示例中，calculate_distance 函数用于计算两个点之间的欧氏距离，calculate_gd 函数计算 Generational Distance (GD)，而 calculate_igd 函数计算 Inverted Generational Distance (IGD)。你需要提供真实 Pareto 前沿 (reference_front) 和优化算法得到的 Pareto 前沿 (approximation_front)。
这只是一个基本示例，实际中你可能需要根据问题的具体情况对代码进行调整。 GD 和 IGD 的计算通常结合实际应用中的多目标优化问题来使用。