'./Picture/ParetoFont.jpg')%将图片保存到Picture文件夹下面%%比较不同目标函数寻优对调度结果的影响%idxn=1第1种.将两个目标函数值归一化相加,取相加后最小
在文献[1]中,作者提出了一种基于非支配排序的多目标进化算法(MOEA),称为非支配排序遗传算法II (NSGA-II),它缓解了进化算法以下三个困难: 1.时间复杂度为O(MN^3),其中M为求解目标数,N 为种群数目 2.非精英主义方法 3.需要指定共享参数 具体来说,提出了一种计算复杂度为 O(MN^2 )的快速非支配排序方法。
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 ...
for ii = 1:pop_size [fff(ii,:) err(ii,:)]=feval(fname, child_offspring(ii,:)); % objective function evaluation for offspring end
2022.2.5韩老师十七课时(上)多目标优化:NSGA-II算法 5779 1 01:49 App NSGAII遗传算法多目标优化(带约束)。右侧【展开】获取 1476 0 05:38 App Matlab 的多目标优化 1.7万 31 08:24 App matlab遗传算法工具箱新人常见问题汇总 9822 20 14:00 App 多目标遗传算法实际案例——运输问题的matlab目标函数代码...
NSGA-II算法引入了精英策略,达到保留优秀个体淘汰劣等个体的目的。精英策略通过将父代与子代个体混合形成新的群体,扩大了产生下一代个体时的筛选范围。以图所示的例子进行分析,图中P表示父代种群,设其中的个体数量为n,Q表示子代种群,具体步骤如下: (1)将父代种群和子代种群合并形成新的种群。之后对新种群进行非支...
NSGA-II算法的收敛性是一个重要的度量标准,它反映了算法能否在有限的迭代次数内收敛到Pareto最优解。常用的度量方法包括计算最优解的平均距离和集合的距离(Spread Metric)来评价算法的收敛速度和质量。 2. 多样性 另一个重要的度量标准是NSGA-II算法的多样性,即算法生成的解集中是否覆盖了Pareto最优前沿的各个部分...
matlab使用NSGA-II算法联合maxwell进行结构参数优化仿真案例,数据实时交互。 五变量,三优化目标(齿槽转矩,平均转矩,转矩脉动) 即算法只负责生成子代参数值,优化目标值由maxwell实时计算得出,再返回到算法进行非支配排序及寻优。 算法得到的是真实pareto前沿。 已经解决并行计算问题,可以根据计算机核心数量,调整并行运行计算数...
functionNSGAII()clc;format compact;tic;hold on%---初始化/参数设定 generations=100;%迭代次数 popnum=100;%种群大小(须为偶数)poplength=30;%个体长度 minvalue=repmat(zeros(1,poplength),popnum,1);%个体最小值 maxvalue=repmat(ones(1,poplength),popnum,1);%个体最大值 ...
1.BP神经网络+NSGAII多目标优化算法(Matlab完整源码和数据) 多目标优化是指在优化问题中同时考虑多个目标的优化过程。在多目标优化中,通常存在多个冲突的目标,即改善一个目标可能会导致另一个目标的恶化。因此,多目标优化的目标是找到一组解,这组解在多个目标下都是最优的,而不是仅仅优化单一目标。