此时,启发式算法就可以派上用场,而且针对多目标问题,遗传算法NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)就可以很好的解决这个问题。 那么我们如何编程解决这个问题呢? 1. 首先我们引入包pymoo 2. 定义目标函数 3. 定义遗传算法NSGA-II 参数 4. 解决并输出结果 1. Pip install pymoo 2. 定义目标函数...
【论文代码复现5】算法讲解:NSGA2求解多目标优化问题,对比多智能体遗传算法效果怎么样呢?python轻松一分钟建模求解多目标优化问题。 03:54 【论文代码复现7】python实现熵值法、灰色关联系数、隶属度矩阵、效能评价模型的求解 06:40 【论文代码复现8】python遗传算法二进制编码和十进制编码的区别||可用于比较两种算...
基于这种小生境的遗传算法(Niched Genetic Algorithms,NGA),可以更好的保持解的多样性,同时具有很高的全局寻优能力和收敛速度,特别适合于复杂多峰函数的优化问题。 6.Srinvivas和Deb的非支配排序遗传算法NSGA 1980年提出的,在遗传算法的基础上对选择再生方法进行改进:将每个个体按照他们的支配与非支配关系进行再分层,...
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