NSGA一II算法的基本思想为:首先,随机产生规模为N的初始种群,非支配排序后通过遗传算法的选择、交叉、变异三个基本操作得到第一代子代种群;其次,从第二代开始,将父代种群与子代种群合并,进行快速非支配排序,同时对每个非支配层中的个体进行拥挤度计算,根据非支配关系以及个体的拥挤度选取合适的个体组成新的父代种群;...
NSGA-Ⅱ算法,即带有精英保留策略的快速非支配多目标优化算法,是一种基于Pareto最优解的多目标优化算法。 1.1 Pareto支配关系以及Pareto等级 Pareto支配关系:对于最小化多目标优化问题,对于n个目标分量 fi(x),i=1...n f_i(x), i=1...nf i (x),i=1...n,任意给定两个决策变量Xa X_aX a ...
NSGA一II算法的基本思想为:首先,随机产生规模为N的初始种群,非支配排序后通过遗传算法的选择、交叉、变异三个基本操作得到第一代子代种群;其次,从第二代开始,将父代种群与子代种群合并,进行快速非支配排序,同时对每个非支配层中的个体进行拥挤度计算,根据非支配关系以及个体的拥挤度选取合适的个体组成新的父代种群;...
建立优化锂电池均衡指标的问题模型;然后,使用NSGA-II算法对多个均衡指标进行优化,并设计相应的决策策略;最后,在新欧洲驾驶循环(new European driving cycle,NEDC)工况和高速燃油经济性测试循环(highway fuel economy test,HWFET)工况下对
图3中: , 。 3.1.2 黄金比例NSGA-II算法 针对NSGA-II算法在进行列车运行多目标优化时存在个体在解空间中分配不均的问题,引入黄金比例技术,对NSGA-II算法进一步改进,其核心步骤如下。 1) 子代种群Qk的产生过程 随机产生初始种群Pk和Pz,Pk是算法全局优化的主种群,Pz是黄金比例局部优化的子种群。采用Metropolis准则...
NSGA-II算法流程图如下: 六、在供应链优化过程中的应用案例 供应链系统优化问题的本质是: 1)供应链可以理解为一个多实体集成的系统或网络,它同步一系列相互关联的实体业务流程; 2)协同优化问题不是最大限度地提高单一实体的盈利能力,而是促进各种合作伙伴(包括供应商,制造商,零售商,分销商和第三方...
整体NSGA工作流程如下图所示: NSGAII(带精英策略的非支配排序的遗传算法)✕✕NSGA一II算法的基本思想为:首先,随机产生规模为N的初始种群,非支配排序后通过遗传算法的选择、交叉、变异三个基本操作得到第一代子代种群;其次,从第二代开始,将父代种群与子代种群合并,进行快速非支配排序,同时对每个非支配层中的个体...
然后,我们评估NSGA-II的搜索出的网络结构,并使用这些结构作为新的训练样本来完善准确率预测模型。 上图是NSGANetV2的算法流程图和具体的运行实例图。首先,我们需要定义搜索空间SS、超网Sw、多目标任务C(指定FLOPs、延迟等)、初始采样个数N和最大迭代次数K。然后,我们先从超网中采样N个网络结构,然后从超网中得到α...
该算法的流程图如图3所示。 首次看NSGA-II paper,结合下面链接,做了大概的梳理,有错误的地方希望大家批评指正! 感谢NSGA-II介绍,文章链接:多目标优化算法(一)NSGA-Ⅱ(NSGA2)_晓风-CSDN博客_nsga2
目前主流多目标遗传优化算法有非支配排序遗传算法NSGA及其改进算法NSGA-II、小生境非劣解排序遗传算法NPGA,以及加强型非劣解排序遗传算法SPEA等,其中尤以NSGA-II搜索寻优效果和收敛速度最为突出。NSGA-II搜索方法通过加入精英策略,显著提高了NSGA的寻优搜索性能。精英策略的核心思想是对父代种群和子代种群的合并种群进行...