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...
NSGA-II适合应用于复杂的、多目标优化问题。是K-Deb教授于2002在论文:A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm:NSGA-II,中提出。在论文中提出的NSGA-II解决了NSGA的主要缺陷,实现快速、准确的搜索性能。NSGA的非支配排序的时间复杂度为O(MN3)O(MN3),在种群规模N较大时排序的速度会很慢。NSGA-II使...
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...
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...
NSGA-II算法MR mountlumped parametersoptimizationmultiple interval sensitivityNSGA-II algorithm磁流变悬置集总参数优化是设计高性能发动机悬置的关键。为克服以往悬置优化中优化目标单一、优化目标选取不合理、未考虑实际加工可行性等问题,建立单自由度磁流变悬置隔振系统数学模型,提出倍程区间灵敏度分析法,对各集总参数...
研究峰谷分时电价价格弹性与电动汽车负荷之间的关系,建立峰谷分时电价优化模型,利用多目标优化遗传算法对模型进行求解,分析峰谷电价对电网负荷以及用户的影响。 流程图: 2 运行结果 原文结果: 复现结果图: 3 文献来源 部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。
摘要:在研究电动汽车用户充电需求的前提下,利用蒙特卡洛方法对2种不同充电方式进行模拟并对其进行分析;分析用户响应度对电动汽车有序充电的影响,建立峰谷分时电价对电动汽车负荷影响的模型,在模拟出电动汽车无序充电负荷的基础上,用实际案例对模型进行验证,利用多目标优化遗传算法进行求解,验证峰谷分时电价对电网负荷优化...
- 1 - NSGA-II 本文推导了基于流体流理论的网络简化模型,基于该模型将NSGA-II 与 PGA 相结合的优化算法应 用于PID 控制器参数优化,提出了一种多目标PID 优化设计方法——在满足系统鲁棒性的前提下,以超调 量、上升时间和调整时间最小作为多目标优化的子目标,并将 NSGA-Ⅱ与PGA 相结合对其求解。该算法 求得...
word教育资料基于非支配排序的带有精英策略的多目标优化算法:NSGA-II摘要:使用非支配排序和共享变量方法的多目标进化算法近年来因为它的一些缺陷指责,主要是由于(i)这种算法的计算复杂度较高,达到了O(mn)(其中m表示多目标优化中目标的数量,n表示种群的大小),(ii)缺少精英策略,(iii)需要人为指定共享变量。在本文中...
一种基于NSGA-II算法的烧结配料多目标优化方法,装置及设备 在烧结过程配料多目标优化模型中,优化目标为全铁,碱度和转鼓强度波动最小.为求解该优化问题,采用基于偏好的非支配排序算法,偏好信息的引入增强了算法搜索能力,有利于... 肖春江,陈禹,肖扬 被引量: 0发表: 0年 基于NSGA-Ⅱ考虑性能的烧结矿配料优化 利用...