The results indicate that the constrained NSGA-II-MOPSO (C-NSGA-II-MOPSO) is an effective multi-objective optimizer for optimization problems in engineering design in comparison with the constrained NSGA-II algorithm. The efficiency of the algorithm demonstrated here suggests its immediate application ...
多目标遗传算法 --- NSGA-II (部分源码解析)目标函数 problemdef.c,以上,为NSGA-II源码中给出的几个测试函数,其中无限制条件的测试函数不需解释,对有限制条件的做一定说明。根据
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
tourselect.c 文件中共有两个函数: selection (population *old_pop, population *new_pop) individual* tournament (individual *ind1, individual *ind2) 首先,第一个函数代码如下: 1/*Routine for tournament selection, it creates a new_pop from old_pop by performing tournament selection and the crossov...
assign_crowding_distance (population *pop, int *dist, int **obj_array, int front_size) 。 其中,加入一定的判断过程,对一个层里面只有两个个体的情况直接对这两个个体的拥挤距离设定为无穷。 距离计算的核心代码,如下: 1/*Routine to compute crowding distances*/2voidassign_crowding_distance (population...
NSGA-II算法,即快速非支配排序遗传算法(Fast Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm),是一种强大的多目标优化算法。以下是对NSGA-II算法的详细介绍: 一、核心思想 NSGA-II算法的核心思想主要包括非支配排序、拥挤度计算和精英保留策略。 非支配排序:对种群进行排序,优先保留Pareto最优解。Pareto最优解是指...
NSGA-II算法在多目标优化问题中具有很好的性能,可以有效地解决板簧设计中的多目标优化问题。通过NSGA-II算法求解,可以得到一组Pareto最优解集,这些解集代表了在不同目标之间的权衡和取舍,可以为板簧的设计提供有益的参考和指导。 需要注意的是,NSGA-II算法在多目标...
ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!NSGA-II算法的详细流程解析 ...
NSGA-II的主要原理包括以下步骤: 1.初始化种群:使用随机生成的个体组成初始种群。 2.评估适应度:对每个个体进行适应度评估,即计算个体在各个目标函数上的值。 3.非支配排序:根据个体的非支配关系,将种群中的个体划分为多个等级。非支配关系指的是一个个体在所有目标上都至少好于另一个个体。 4.计算拥挤度:对于...
多目标遗传算法 --- NSGA-II (部分源码解析) 临时种群生成新父代种群 fillnds.c,以上代码,83行代码之前和rank.c中代码基本一致,其功能就是选出当前种群的非支配解。85行到99行代码,意思是,如果该层个体加入到新种群中后个体总数不超过设定的种群个体数则直接加入