解决多目标优化问题的方法有很多,其中一种是使用遗传算法。遗传算法是一种受生物进化启发的全局优化搜索算法,它通过模拟种群的进化过程来寻找最优解。NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)是一种基于遗传算法的多目标优化方法,它引入了帕累托最优集合的思想。NSGA-II算法主要由三个部分组成:快速非支配...
运行NSGA2.m,得到如下仿真结果: 三目标优化的优化目标为: 全寿命周期经济现值,排放水平,负荷容量缺电率; 用NSGAii算法,则可以方便的得到其对应的三维图,获得如下的结果: 5.参考文献 [1]刘旭红, 刘玉树, 张国英,等. 多目标优化算法NSGA-II的改进[J]. 计算机工程与应用, 2005, 41(15):3. A06-33 ...
NSGA-II是基于的非支配排序的方法,在NSGA上进行改进,也是多目标进化优化领域一个里程碑式的一个算法。 NSGA-Ⅱ算法是 Srinivas 和 Deb 于 2000 年在 NSGA 的基础上提出的,它比 NSGA算法更加优越:它采用了快速非支配排序算法,计算复杂度比 NSGA 大大的降低;采用了拥挤度和拥挤度比较算子,代替了需要指定的共享半...
目前已有多种算法被用于GI多目标优化研究当中,其中非支配排序遗传算法NSGA-II(fast elitist non-dominated sorting genetic algorithm)作为进化算法的一种,其基于帕累托的优化模式及快速收敛的特性使之成为应用最为广泛的多目标优化算法。基于帕累...
1.算法描述 NSGA-II是基于的非支配排序的方法,在NSGA上进行改进,也是多目标进化优化领域一个里程碑式的一个算法。 NSGA-Ⅱ算法是 Srinivas 和 Deb 于 2000 年在 NSGA 的基础上提出的,它比 NSGA算法更加优越:它采用了快速非支配排序算法,计算复杂度比 NSGA 大大的降低;采用了拥挤度和拥挤度比较算子,代替了需要...
通过基于NSGA-II算法的多目标优化调度研究,可以实现水火光系统的能源调度优化,提高能源利用效率,降低运行成本,减少环境压力,进一步促进可持续能源发展和能源系统的智能化管理。 2 运行结果 3 参考文献 文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。
NSGA-II是基于的非支配排序的方法,在NSGA上进行改进,也是多目标进化优化领域一个里程碑式的一个算法。 NSGA-Ⅱ算法是Srinivas和Deb于2000年在NSGA的基础上提出的,它比NSGA算法更加优越:它采用了快速非支配排序算法,计算复杂度比NSGA大大的降低;采用了拥挤度和拥挤度比较算子,代替了需要指定的共享半径shareQ,并在快速...
NSGA-II 算法在解决此类问题时具有较好的可行性，本文主要介绍NSGA-II 算法的发展与原理，并以模拟工业生产的实际情况给出了简单的应用案例。 关键词 多目标优化，NSGA-II 算法，Pareto 占优 Research on the Practical Application of NSGA-II Algorithm for Multi-Objective Optimization Zhiheng Xiang, Bingzhe ...
1. xlabel('f_1'); ylabel('f_2'); zlabel('f_3'); 1. title('Pareto Optimal Surface'); 1. end 1. 3 仿真结果 4 参考文献 [1]张利. NSGA2算法及其在电力系统稳定器参数优化中的应用[D]. 西南交通大学, 2013.
NSGA-Ⅱ算法网损针对电力系统无功优化问题由单目标优化向多目标优化的转变中传统优化方法存在一些不足的情况,引入了NSGA-Ⅱ算法协调各目标函数之间的关系,找出能使各目标函数较大的pareto最优解集,建立了以最小化无功补偿设备投资运行成本、系统网损最小为目标的优化模型。IEEE39节点系统算例的仿真表明,此方法能够较...