修改输入量错误，修改早停逻辑错误（绝对变化改为相对变化）

data_structures.py

@@ -13,7 +13,7 @@ class RiskEnterpriseData:
     def __init__(self):
         self.I = 8  # 物料种类数（与订单一致）
         self.C0_i_min = [50, 100, 150, 80, 100, 150, 80, 100]  # 单物料的单位时间最小产能
-        self.C0_total_max = 18000  # 总产能上限（单位时间）
+        self.C0_total_max = 1800  # 总产能上限（单位时间）
         self.distance = 30  # 与需求点的距离
 class SupplierData:
     """供应商数据类：存储各供应商的产能、价格、距离等信息"""
@@ -78,7 +78,7 @@ class SupplierData:
             [0, 0, 10, 0, 12, 0, 8, 16]
         ]
         # 供应商与需求点的距离（supplier_count）
-        self.distance = [50, 40, 60, 30, 60, 80, 50, 60]
+        self.distance = [50, 40, 60, 30, 60, 80]
 class Config:
     """算法参数配置类：存储NSGA-II的各类参数"""
     def __init__(self):
@@ -99,7 +99,7 @@ class Config:
         self.early_stop_threshold = 0.1  # 目标值变化阈值
         # 目标函数数量
         self.objective_num = 2  # 双目标（成本+延期）
-        self.duplicate_threshold = 0.01  # 重复解保留数量
+        self.duplicate_threshold = 0.01  # 重复解保留数量比例
         self.print_top_n = 10  # 打印前N个最优解
 
 class DataStructures:

main.py

@@ -74,9 +74,9 @@ def main():
                         cost_change = abs(avg_cost - prev_avg_cost)
                         tardiness_change = abs(avg_tardiness - prev_avg_tardiness)
 
-                        # 检查是否两个目标的变化都小于阈值
-                        if (cost_change < config.early_stop_threshold and
-                                tardiness_change < config.early_stop_threshold):
+                        # 检查是否两个目标的变化率
+                        if (cost_change < config.early_stop_threshold * prev_avg_cost  and
+                                tardiness_change < config.early_stop_threshold * prev_avg_tardiness):
                             no_improve_count += 1
 
                         else: