代码所有权归郭伟学长。 在看Matlab实现之前,请先看一下NSGA-II算法概述 NSGA-II多目标遗传算法概述 NSGA-Ⅱ就是在第一代非支配排序遗传算法的基础上改进而来,其改进主要是针对如上所述的三个方面: ①提出了快速非支配排序算法,一方面降低了计算的复杂度,另一方面它将父代种群跟子代种群进行合并,使得下一代的种群...
非支配排序遗传算法NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)是多目标优化领域中一个非常重要的算法,尤其适用于解决那些具有多个冲突目标函数的问题。在综合能源优化调度的研究中,NSGA-II能够有效地帮助决策者找到不同目标之间的最优权衡方案,比如成本最小化、能源效率最大化、环境污染最小化等。 研究背景 ...
1.算法简介 NSGA-II在引入算术交叉算子的同时,提出并引入累积排序适应度赋值策略。实验表明,INSGA具有更高的收敛速度和更好的种群多样性。 2.部分核心代码 clc;clear;close all;warning off;addpath 'func\'%% parametres settingnvar=3; % number of variablelb=[-4 -4 -4]; % lower boundub=[4 4 4]...
在翼型设计优化中,NSGAII可以用来解决多个矛盾的目标。例如,翼型的升力和阻力是两个相互矛盾的目标。通过使用NSGAII,工程师可以在不同的设计参数空间中搜索最优解,以实现最佳的升力和阻力平衡。 为了实现基于NSGAII的翼型设计优化,首先需要建立一个翼型设计模型。这个模型可以是基于数值模拟的计算流体力学(CFD)模型,也...
NSGAII的基本思想是通过模拟进化过程来搜索解空间中的帕累托最优解集合。它通过使用交叉、变异等遗传操作来生成新的解,并利用非支配排序和拥挤度来维护种群的多样性。 在无人机3D路径规划中,NSGAII可以被用来优化路径的形状和长度,同时考虑到避障和其他约束条件。通过不断迭代和进化,NSGAII能够逐步改进路径解的质量...
1 模型 1.1 NSGA2原理 2 部分代码 clear all; 1. clc; 1. close all; 1. set(0,'defaultfigurecolor','w') 1. global DEM safth hmax scfitness; 1. a=load('XYZmesh.mat');%读取数字高程信息DEM 1. DEM=a; 1. DEM.Z=DEM.Z-200; ...
1NSGA-II 算法 1.1 算法简介 NSGA-III算法以NSGA-II算法的框架为基础,以参考点为基础的一种非支配排序遗传算法。二者虽基本框架相似,但选择的体系却发生了重大变化。与NSGA-I不同的是,NSGA-II维持种群个体间多样性的方式,是依靠小生境数提供并更新的参考点[16],NSGA-II 适应性良好,收敛性较高。该算法基于遗...
02-NSGA-2算法matlab实现-120-nsga-ii.rar 上传者:NanoT_XC时间:2021-09-23 01-有约束的NSGA-2算法matlab实现-Constrained NSGA2.rar 01-有约束的NSGA-2算法matlab实现-Constrained NSGA2.rar 上传者:NanoT_XC时间:2021-09-23 NSGA2_MATLAB-master_NSGA2-matlab-master_NSGA-II_matlab_多目标优化_NSG ...
( St\ FL里面,St就是这里的F1到F7的所有个体的总和,F8就是FL,St\ FL这个符号意思就是已经被选择的F1到F7所有个体) 在原始NSGA-II中,FL中具有较大拥挤距离的解会优先被选择。然而,拥挤距离度量并不适合求解 MaOPs(三个及更多目标的多目标优化问题)。因此 NSGA-III 不再采用拥挤距离,而是采用了新的选择机制...
# Matlab# NSGA-II# SVM# 多目标优化算法# 特征选择上一页 文章 NSGA2算法MATLAB实现(能够自定义优化函数) 下一页 文章 MATLAB中SVM(支持向量机)的用法 相关文章 基于VNS及马尔科夫毯分组的高维特征选择算法 2017-11-29 特征选择Filter方法详解 2018-04-23 MATLAB随机数生成器 2018-01-30 遗传算法的...