NSGA-Ⅱ算法是Kalyanmoy Deb等人于 2002年在 NSGA 的基础上提出的,它比 NSGA算法更加优越:它采用了快速非支配排序算法,计算复杂度比 NSGA 大大的降低;采用了拥挤度和拥挤度比较算子,代替了需要指定的共享半径 shareQ,并在快速排序后的同级比较中作为胜出标准,使准 Pareto 域中的个体能扩展到整个 Pareto 域,并均...
一、理论基础 NSGA-II适合应用于复杂的、多目标优化问题。是K-Deb教授于2002在论文:A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm:NSGA-II,中提出。在论文中提出的NSGA-II解决了NSGA的主要缺陷,实现快速、准确的搜索性能。NSGA的非支配排序的时间复杂度为O(MN3)O(MN3),在种群规模N较大时排序的速度会很...
从对许多困难测试问题的模拟结果来看,我们发现 NSGA-II 在寻找多样化集合方面优于其他两个当代 MOEA:帕累托存档进化策略 (PAES)和强度帕累托 EA (SPEA)的解决方案,并在真正的帕累托最优集附近收敛。 2 代码实现 %%主函数代码 clear pop = 200; %种群数量 gen = 500; %迭代次数 M = 2; %目标函数数量 ...
【MATLAB】NSGA-2优化算法整定PID控制器参数(四)—— 一阶带时延的被控对象 1多目标优化算法的简单介绍 基础的概念请参考文献: [1] Deb K, Pratap A, Agarwal S, et al. A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2002, 6(2):1...
Matlab实现: MATLAB 代码语言:txt 复制 function NSGAII() 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 ...
matlab代码如下: 代码语言:javascript 复制 functionchromo=crowding_distance_sort(F,chromo,f_num,x_num)%计算拥挤度%%%按照pareto等级对种群中的个体进行排序[~,index]=sort(chromo(:,f_num+x_num+1));[~,mm1]=size(chromo);temp=zeros(length(index),mm1);fori=1:length(index)%=poptemp(i,:)=chro...
【优化求解】基于NSGA2算法求解多目标优化问题matlab代码,1模型简介2部分代码clc;clear;closeall;%%ProblemDefinitiondata=load('mydata');R=data.R;model.R=R;model.method='cvar';model.alpha=0.95;CostFunction=@(x)PortMOC(x,model); %CostFuncti
【优化选址】基于多目标遗传NSGAII、多目标免疫遗传算法求解考虑成本、救援时间和可靠性的海上救援选址多目标优化问题研究(Matlab代码实现), 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 资源下载,崴信:荔
【路径规划】基于NSGA2实现无人机三维路径规划matlab源码,1模型1.1NSGA2原理2部分代码clearall;clc;closeall;set(0,'defaultfigurecolor','w')globalDEMsafthhmaxscfitness;a=load('XYZmesh.mat');%读取数字高程信息DEMDEM=a;DEM.Z=DEM.Z-200;safth=60;figure(6);mesh(DEM.