多目标遗传算法 --- NSGA-II (部分源码解析) 非支配排序、分层 rank.c,该非支配分层基本思想是设置两个双向链表(origcur),orig链表里面存放所有待分层排序的个体索引,cur链表中的元素为分层结束后该层的个体索引。每次在orig中取出的元素对应的个体为a,cur 中取
多目标遗传算法 --- NSGA-II (部分源码解析) 实数、二进制编码的变异操作 mutation.c,遗传算法的变异操作一次进化过程中的变异操作,需要调用变异函数mutation_ind种群个数popsize次。函数包装,判断是实数编码还是二进制编码并调用不同的变异函数。二进制编码的变异
C语言实现:使用蚁群优化算法库,如ACOlib。 C#语言实现:使用蚁群优化算法库,如ACOTSP。 4、多目标进化算法(MultiObjective Evolutionary Algorithm,MOEA) C语言实现:使用多目标进化算法库,如PAES。 C#语言实现:使用多目标进化算法库,如MOEA。 5、非支配排序遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGAII) ...
复制个体的 拥挤距离 。 判断个体的编码, 把个体的具体编码值 复制。 复制个体的 各个 目标函数的数值。 复制个体的 各个限制条件的 数值,所有限制条件的数值之和等于 constr_violation。
5354/*55orig 中的元素为待分层的元素, 此时 cur 链表为空。5657取出 orig 链表中的头一个个体插入到 cur 链表中,该操作相当于对以下内循环的初始化58此时,cur链表中只有一个元素59*/60temp1 = orig->child;61insert (cur, temp1->index);62front_size =1;63temp2 = cur->child;64temp1 =del (temp1...
多⽬标遗传算法---NSGA-II（部分源码解析）拥挤距离计算crowddist.c 1/* Crowding distance computation routines */ 2 3 # include <stdio.h> 4 # include <stdlib.h> 5 # include <math.h> 6 7 # include "global.h"8 # include "rand.h"9 10/* Routine to compute crowding distance based...
适应度函数是遗传算法的核心部分,它决定了每个种植方案的优劣。在这个问题中,我们的目标是最大化总收益,因此适应度函数计算的是每个种植方案的总收益。 公式: 收益=∑作物编号(分配面积×(min(亩产量,需求)×作物价格+max(亩产量−需求,0)×作物价格2−种植成本)) ...
results = 0.5857 -0.2897 0.0210 fval =0 options=gaoptimset('PopulationSize',100,...'Generations',inf,'PopInitRange',...[0 -0.5 0;1 0 0.5],'MutationFcn',...mutationadaptfeasible,'TolCon',0,'TolFun',0,...'CrossoverFraction',0.7);for i=1:10 [res(:,:,i), ...
应用 优点与缺点 这种方法是采用遗传算法求解多目标问题的第一种方法。 这种方法的优点就是它的效率 (单纯从计算量的角度考虑),同时可以得到一个很好的非劣解作为其他方法的一个初 值,主要缺点则是在我们没有足够的关于此问题的信息时,无法确定合适的权重系数。 此时得到的任何最优解都是权重系数的函数。大多数的...
多目标遗传算法 --- NSGA-II (部分源码解析) 非支配排序、分层 rank.c 2017-01-09 12:08 −... Angry_Panda 0 2418 Oracle:row_number()、rank()、dense_rank() 2019-12-15 15:56 −语法:ROW_NUMBER() OVER(); row_number的用途非常广泛,排序最好用它,它会为查询出来的每一行记录生成一个序号...