NSGAII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...
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...
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
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 程序流程图 需要输入的变量是:规模N、迭代次数 %主函数 clear all; clc; pop = 200; %种群数量 gen = 10; %迭代次数 pop_f=100;%父代种群数量 data_mac;%载入车间设备信息 data_pro;%载入待加工工件信息 pro_matrix=[];%包含工序及目标函数值得决策矩阵 ...
03 DMOIO算法流程图 04 参考文献 01 |DMOIO算法中的多目标进化如何体现 DMOIO算法中的多目标进化实际上和多目标优化 | 基于NSGA-II的多目标0-1背包问题求解(附matlab代码)这篇推文中讲到的NSGAII基本相同。 (1)编码 DMOTSP问题的解实际上和普通的TSP问题相同,即为所有城市的排序序列。假设城市数目为5,且城市...
Pareto等级:在一组解中,非支配解Pareto等级定义为1,将非支配解从解的集合中删除,剩下解的Pareto等级定义为2,依次类推,可以得到该解集合中所有解的Pareto等级。示意图如图1所示。 1.2 快速非支配排序 假设种群大小为P,该算法需要计算每个个体p的被支配个数np n_pn ...
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...
(3)根据NSGA-II遗传算法的特点,将NSGA-II遗传算法应用到锂电池均衡系统的设计,形成了一套需要权衡多个均衡指标时,选取合适的均衡阈值的计算框架。 1 锂电池均衡指标的优化问题 锂电池均衡系统的设计流程分为均衡拓扑的选取、均衡策略的设计、多个均衡指标的优化3个步骤,流程图如图2所示。首先确定适合本次应用的均衡拓...
流程图: 📚2 运行结果 原文结果: 复现结果图: 🎉3文献来源 部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。 [1]欧名勇,陈仲伟,谭玉东,文明,周志成.基于峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化[J].电力科学与技术学报,2020,35(05):54-59.DOI:10.19781/j.issn.1673-9140.2020.05.007. ...