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在个人电脑上进行优化,采用Intel Core 2 Duo处理器T5450为1.66和1.33 GHz,并且使用多目标遗传算法工具箱gamultiobj的求解,在matlab NSGA-II是基于2.00 GB的RAM。使用matlab工具箱gamultiobj,需要设置一些参数。这些包括的变量,目标函数和约束条件的数目。健身功能,钟特拉华换热器模型被用来返回该地区,并抽力矢量形式。决策...
%% 主求解[x,fval]=gamultiobj(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,lb,ub,options)%% 结果提取% 因为gamultiobj是以目标函数分量取极小值为目标,% 因此在y=Fun(x)里取相反数的目标函数再取相反数画出原始情况plot(-fval(:,1),fval(:,2),'pr')xlabel('f_1(x)')ylabel('f_2(x)')title('Pareto front'...
%% 主求解[x,fval]=gamultiobj(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,lb,ub,options)%% 结果提取% 因为gamultiobj是以目标函数分量取极小值为目标,% 因此在y=Fun(x)里取相反数的目标函数再取相反数画出原始情况plot(-fval(:,1),fval(:,2),'pr')xlabel('f_1(x)')ylabel('f_2(x)')title('Pareto front'...
对于多目标优化(multiobjective optimization)算法 NSGA-II 实现的细节与原理不在此说明。感兴趣的读者可另行查阅 gamultiobj 的使用范式 编写程序 清除所有变量(非必须,但注意变量不能和下面所用的冲突) clear 需求解模型的参数设置部分:(模型导入) %% 模型设置% 适应度函数的函数句柄fitnessfcn=@Fun;% 变量个数nvar...
[x,fval]=gamultiobj(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,lb,ub,options)%% 结果提取% 因为gamultiobj是以目标函数分量取极小值为目标,% 因此在y=Fun(x)里取相反数的目标函数再取相反数画出原始情况plot(-fval(:,1),fval(:,2),'pr')xlabel('f_1(x)')ylabel('f_2(x)')title('Pareto front')gridon...