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;...
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...
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;...
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
下面是NSGA-II算法的流程图: NSGA-II算法流程 NSGA-II算法Java实现 下面是NSGA-II算法的Java实现代码示例: // 定义个体类classIndividual{double[]objectives;doublecrowdingDistance;}// 初始化种群List<Individual>population=newArrayList<>();for(inti=0;i<populationSize;i++){Individualindividual=newIndividual()...
?算法流程图如下: ??dummy:虚拟; ??reproduction:复制。NSGA II?算法流程如下:生成初始种群 P 0 P_0 P0?,并完成快速非支配排序。此时,每一个解都被分配了一个等于其rank的虚拟度。即 f i t n e s s v a l u e = i r a n k fitness\quad value = i_{rank} fitnessvalue=irank?。 在初始...
NSGA-II算法中的快速非支配排序是根据个体的非劣解水平对种群分层,其作用是指引搜索向Pareto最优解集方向进行。它是一个循环的适应值分级过程:首先找出群体中非支配解集,记为第一非支配层F,将其所有个体赋予非支配序值irank=1(其中irank是个体i的非支配排序值),并从整个种群中除去;然后继续找出余下群体中非...
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...
相应的程序流程图如下图所示。 3.1 快速非支配排序算法 3.2 拥挤度和拥挤度比较算子 挤度是指种群中给定个体的周围个体的密度,直观上可表示为个体。周围仅仅包含个体。本身的最大长方形的长,用nd表示, 拥挤度的算法如下: 3.3拥挤度比较算子 3.3 两种算法对比及II代的改进:...