从二目标优化问题来看,就像是该个体在目标空间所能生成的最大的矩形(该矩形不能触碰目标空间其他的点)的边长之和。拥挤度示意图如图2所示。 matlab代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 functionchromo=crowding_distance_sort(F,chromo,f_num,x_num)%计算拥挤度%%%按照pareto等...
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...
NSGAII多目标优化算法的MATLAB实现与仿真 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 -...
nVar=size(R,2); % Number of Decision Variables VarSize=[1 nVar]; % Size of Decision Variables Matrix VarMin=0; % Lower Bound of Variables VarMax=1; % Upper Bound of Variables % Number of Objective Functions nObj=numel(CostFunction(unifrnd(VarMin,VarMax,VarSize))); %% NSGA-II Parameters...
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...
一、介绍多目标灰狼优化算法MOGWO与NSGA2在9个测试函数上对比zdt1 zdt2 zdt3 zdt4 zdt6 Schaffer Kursawe Viennet2 Viennet3包含六种评价指标。 二、部分代码close all; clear ; clc; addpath('./MOGWO/')…
NSGA-II多目标优化算法讲解(附MATLAB代码)mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2NDc1MTE3Mg==&mid=2247483967&idx=1&sn=90bbc70533aa8d2d240e02f4cecfa0dd&chksm=fc477c14cb30f5029223d31ced6f5433a98874954ac7fb7abd201a019c9ee2cf6533c7261f20&scene=21#wechat_redirect 这篇推文详细介绍过,但是如何用...
matlab2021a 2.本算法理论知识 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...
多目标优化算法(一)NSGA-Ⅱ(NSGA2) 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_40434430/article/details/82876572 多目标优化算法(一)NSGA-Ⅱ(NSGA2) 注:没有想到这篇博客竟然有很多人查看,这是我去年写的算法,里面难免会有一些错误,大家可以看看评论区,这里的matlab代码写的不太好,是以C语言思维写的,基本上没有...