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...
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:快速非支配排序方法、拥挤比较算子和主程序。快速非支配排序方法是将...
1 概述 基于非支配排序遗传算法(NSGA-II)的综合能源优化调度是一种常用的方法,用于解决能源系统中的多目标优化问题。该方法将非支配排序和遗传算法相结合,通过演化算法的方式搜索出一组最优解,这些解在多个目标函数的情况下不可被其他解所支配。 下面是基于NSGA-II的综合能源优化调度的一般步骤: 1. 定义问题:确定...
采用NSGA-II遗传算法进行多目标优化,NSGA-II算法可有效解决多目标问题,克服了理想点法、ε-约束法先决策后搜索的求解模式导致的多目标优化问题本身物理意义被破坏的困难,该算法可形成多个可行解(即Pareto解集),有利于决策者根据不同偏好进行决策。 NSGA-II算法的流程如图5所示,首先初始化种群POP后进行非支配排序和拥挤...
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...
NSGA-II算法中的快速非支配排序是根据个体的非劣解水平对种群分层,其作用是指引搜索向Pareto最优解集方向进行。它是一个循环的适应值分级过程:首先找出群体中非支配解集,记为第一非支配层F,将其所有个体赋予非支配序值irank=1(其中irank是个体i的非支配排序值),并从整个种群中除去;然后继续找出余下群体中非...
在此基础上结合优化算法进行变量的优化设计,此处采用带有精英策略的第二代遗传算法(Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm, NSGA-II)[10-11]。 2.1 过载计算模型 为了得到金属工装在线圈内部的受力运动情况,需要建立过载平台的放电模型,获得放电过程中线圈内部的传导电流及金属工装内部形成的涡流,在此基础...
NSGA一II算法的基本思想为:首先,随机产生规模为N的初始种群,非支配排序后通过遗传算法的选择、交叉、变异三个基本操作得到第一代子代种群;其次,从第二代开始,将父代种群与子代种群合并,进行快速非支配排序,同时对每个非支配层中的个体进行拥挤度计算,根据非支配关系以及个体的拥挤度选取合适的个体组成新的父代种群;...
NSGA-II算法部署优化在SDN体系结构中,控制器是整个网络的核心,控制器的合理部署是提高网络性能的关键.目前关于多控制器部署问题的研究,大多数只考虑了时延或者负载,采用多目标优化算法NSGA-II(non-dominated sorting in genetic algorithms)针对交换机到控制器时延,控制器之间时延,控制路径故障比例以及平均交换机拥有从...
NSGA-II算法中的快速非支配排序是根据个体的非劣解水平对种群分层,其作用是指引搜索向Pareto最优解集方向进行。它是一个循环的适应值分级过程:首先找出群体中非支配解集,记为第一非支配层F,将其所有个体赋予非支配序值irank=1(其中irank是个体i的非支配排序值),并从整个种群中除去;然后继续找出余下群体中非...