NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)是解决多目标优化问题的一种有效算法,由Deb等人于2002年提出。该算法以其快速的非支配排序方法、拥挤度计算策略和精英保留机制,在处理多目标优化问题时表现出色,受到广泛关注和应用。本文将详细介绍NSGA-II算法的基本原理、关键步骤及其数学模型,并通过一个具体案例进行...
③采用拥挤度和拥挤度比较算子,不但克服了NSGA中需要人为指定共享参数的缺陷,而且将其作为种群中个体间的比较标准,使得准Pareto域中的个体能均匀地扩展到整个Pareto域,保证了种群的多样性。 二、微网系统运行优化模型 微电网优化模型介绍: https://blog.csdn.net/weixin46204734/article/details/132700070?csdnshare_tail...
本文将详细介绍NSGA-II算法的基本原理、关键步骤及其数学模型，并通过一个具体案例进行分析和说明。多目标规划概述 多目标规划问题通常可以表示为:minF(x)=(f1(x),f2(x),…,fm(x))其中，x∈Rn是决策变量向量，fi(x)(i=1,2,…,m)是需要优化的目标函数。由于这些目标函数通常是相互冲突的，不可能同时达到...
数学建模——多⽬标规划模型(智能优化算法NSGA-II)摘要本篇笔记对数学建模中常见的多⽬标规划问题提供了解法:在建⽴传统的多⽬标规划的常⽤模型的基础上,使⽤智能优化算法对多⽬标规划问题进⾏求解,通过Pareto Front直观展现⾮劣解的分布情况,以解决传统的多⽬标规划问题将多⽬标转化为单⽬标...
根据实验结果数据依据可得,该算法充分利用了第四方、第五方闲置资源,使得物流资源的规划更合理;利用基于云计算的服务请求的分解与合成使得管理更高效;利用基于云计算大数据的动态NSGA—II调度算法,加快了物流资源调度模型的求解速度,使得模型的求解时间不再对物流资源的调度速度、精度以及对物流资源的控制效率造成明显影响最...
目前求解帕累托前沿解的主要算法有基于数学的规划方法和基于遗传算法的两类方法。本文重点介绍目前使用较普遍的NSGA-II算法。 多目标遗传算法是用来分析和解决多目标优化问题的一种进化算法,其核心就是协调各个目标函数之间的关系,找出使得各个目标函数都尽可能达到比较大的(或比较小的)函数值的最优解...
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...
一、NSGA-II 概况 种群按照通常的方式被初始化。初始化了的种群基于非支配进入种群进行排序，并被分配适应度值，同时还定义了一个新的参数：拥挤距离。拥挤距离是衡量一个个体到另一个个体之间距离，值越大种群的多样性越好。通过基于等级和拥挤距离的二元竞争选择，从群体中选择父辈。所选种群从交叉和变异算子中生成...
这是一个MinSum问题,可由以下整数规划模型表示: 应用场景:在物流领域应用得非常广泛,加权距离代表了运输成本,目标是总成本最少。 2.P中心问题 P-Center Problem 研究:在备选设施集合里,如何选择p个设施,使所有需求点得到服务,并且每个需求点到其最近设施的最大距离最小。