NSGA与NSGA-II:NSGA-II是NSGA的改进版本,它引入了一种新的拥挤比算法来维护种群的多样性,从而获得更好的解的分布。 5、算法的优势与局限性 效率与多样性:NSGA-II不仅能够高效地找到解,而且能够确保解的多样性,但也存在计算复杂度高的问题,特别是在处理大规模问题时。 6、未来的发展趋势 与深度学习结合:随着深...
NSGA-II为改良过可以用于多目标优化场景的遗传算法,是NSGA算法的2.0版本,据说一定程度解决了(1)计算复杂度高(从 O(MN3) 降到了 O(MN2) ,M为目标数,N为种群数);(2)缺少最优筛选(也就是精英主义);(3)需要定义共享参数;这三个问题。 这些虚虚夸夸的我也不懂 ,直接进入主题,首先什么叫支配呢?也就是: ...
5.NSGA2 拥挤度计算公式的优缺点分析 正文 一、NSGA2 算法简介 SGA2(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)是一种非支配排序遗传算法,是遗传算法的一种改进算法。其主要特点是在保证种群多样性的同时,能有效地搜索到全局最优解。NSGA2 算法广泛应用于各种优化问题中,如机器学习、信号处理、控制系统等。 二...
NSGA-II是基于NSGA-I进行改进的,深入学习可以阅读著名论文《A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II》,谷歌学术显示引用量已经达到26350次,其主要改进了三个内容:(1)提出了快速非支配排序算法;(2)采用拥挤度和拥挤度比较算子;(3)引入精英策略。
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;...
2、NSGA-II特别的地方就在它的选择过程上，其他的和其他算法也没什么区别。选择过程分两个部分：把种群分成一组Pareto非支配集。一个非支配集里的个体不被当前或之后非支配集里的任何个体支配。3、可以看到NSGA-II算法得到的Pareto最优前沿质量很高：最优解均匀分布在不连续前沿的各个线段上；同时在最...
遗传算法中的交叉操作是 对NSGA-II 源码分析的 最后一部分, 这一部分也是我 从读该算法源代码和看该算法论文理解偏差最大的 函数模块。 这里,首先提一下,遗传算法的 交叉操作、变异操作都是需要设定概率的, 即交叉概率和变异概率。 假设种群个体 大小为 popsize , 那么交叉操作需要进行 popsize/2 次 , 变异...
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较大时排序的速度...