针对多目标优化问题,可以用一些多目标进化算法(multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs))找到多个帕累托最优解(Pareto-optimal),其中NSGA II就是多目标进化算法的一种,相较于经典遗传算法,主要做出三点改进: 1 非支配排序 2 个体拥挤度算子计算 3 精英策略算子选择改进 下面将详细介绍NSGA II算法原理及实现流...
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...
nsga-ii的原理 NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)是一种多目标优化算法,它基于遗传算法的原理和方法,并结合非支配排序和拥挤度分配的策略来寻找Pareto前沿解。 NSGA-II的主要原理包括以下步骤: 1.初始化种群:使用随机生成的个体组成初始种群。 2.评估适应度:对每个个体进行适应度评估,即计算...
NSGA-II,快速非支配排序 多了Sp和np,记录当前解支配的,以及能支配当前解的。 选取出第一层,再对第一层的解遍历,查找被其支配的解,将第一层的该解删除,重新计算支配解;然后逐层计算。 4.总结多目标优化基本流程: (适应度更高=解更优,“优”取决于优化方向) 3.1 算法分析 4.1 算法拓展 算法的优化建议 不...
4.快速非支配排序 在NSGA算法中采用的是非支配排序方法,该方法的计算复杂度是O( mN^3),而在NSGA-II算法中采用快速非支配排序的方法,其计算复杂度仅O(mN2)。下面,简要说明二者计算复杂度的由来: (1) 非支配排序算法的计算复杂度: 为了对优化对象的个数为m,种群规模大小为N的种群进行非支配排序,每一个个体都...
NSGA-II算法的基本流程是: 1)随机产生种群规模大小为N的父代种群Pt,然后由父代种群P产生子代种群Qt,其种群规模大小同样为Nt。将两个种群混合在一起,形成了种群规模大小为2N的种群Rt; 2)将合并产生的新种群Rt,进行快速非支配排序。与此同时,还要对处在每个非支配层中的所有个体都进行拥挤度计算,依据个体之间的...
NSGA-II（Nondominated Sorting Genetic Algorithm II）算法是由Deb等人在2002年提出的一种高效解决多目标优化问题的方法。它通过快速的非支配排序、拥挤度计算策略以及精英保留机制，在处理多目标优化问题时展现出了卓越的性能，赢得了广泛的关注和应用。本文将深入探讨NSGA-II算法的基本原理、关键步骤及其数学模型，并...
NSGA-II关键算法(步骤) 1.先对M个个体求pareto解。然后得到F1,F2……等这些pareto的集合。 2.把F1的所有个体全部放入N,若N没满,继续放F2,直到有Fk不能全部放入已经放入F1、F2、…、F(k-1)的N(空间)。此时对Fk进行求解。 3.对于Fk中的个体,求出Fk中的每个个体的拥挤距离Lk[i](crowding distance),在fk...