一、NSGA-II简介 NSGA-Ⅱ算法是Kalyanmoy Deb等人于 2002年在 NSGA 的基础上提出的,它比 NSGA算法更加优越:它采用了快速非支配排序算法,计算复杂度比 NSGA 大大的降低;采用了拥挤度和拥挤度比较算子,代替了需要指定的共享半径 shareQ,并在快速排序后的同级比较中作为胜出标准,使准 Pareto 域中的个体能扩展到整...
nsga2是一个多目标优化算法。 具体的特征选择代码在上述代码的基础上改了两个①主函数②评价函数,增加了一个数据分成训练集和测试集的函数: MATLAB function divide_datasets() load Parkinson.mat; dataMat=Parkinson_f; len=size(dataMat,1); %归一化 maxV = max(dataMat); minV = min(dataMat); range...
1.算法简介 NSGA-II在引入算术交叉算子的同时,提出并引入累积排序适应度赋值策略。实验表明,INSGA具有更高的收敛速度和更好的种群多样性。 2.部分核心代码 clc;clear;close all;warning off;addpath 'func\'%% parametres settingnvar=3; % number of variablelb=[-4 -4 -4]; % lower boundub=[4 4 4]...
选择操作首先考虑第一层非支配集,按照某种策略从第一层中选取个体;然后再考虑在第二层非支配个体集合中选择个体,依此类推,直至满足新进化群体的大小要求。 NSGA-II算法引入了精英策略,达到保留优秀个体淘汰劣等个体的目的。精英策略通过将父代与子代个体混合形成新的群体,扩大了产生下一代个体时的筛选范围。以图所示...
1 初始化代码 代码语言:javascript 复制 functionf=initialize_variables(N,M,V,min_range,max_range)%f是一个由种群个体组成的矩阵 min=min_range;max=max_range;K=M+V;%%K是数组的总元素个数。为了便于计算,决策变量和目标函数串在一起形成一个数组。%对于交叉和变异,利用目标变量对决策变量进行选择fori=1...
【优化求解】基于NSGA2算法求解多目标优化问题matlab代码,1模型简介2部分代码clc;clear;closeall;%%ProblemDefinitiondata=load('mydata');R=data.R;model.R=R;model.method='cvar';model.alpha=0.95;CostFunction=@(x)PortMOC(x,model); %CostFuncti
下面是完整版的代码：①nsga2-optimization.m function nsga_2_optimization %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%...
NSGA-II算法是在原始非支配排序遗传算法基础上改进而来,主要通过快速非支配排序、精英保留策略以及基于 crowding distance 的选择操作来提高算法的搜索效率和多样性保持能力。具体步骤包括: 初始化种群:随机生成初始解集,每个解代表一种能源调度策略。 评估适应度:计算每个解在所有目标函数上的性能,即其非支配等级和拥挤距...
NSGA-II全称是快速非支配排序遗传算法,这个算法的精髓体现在“快速非支配排序”这7个字上,那么究竟什么是“快速非支配排序”,NSGA-II是如何实现“快速非支配排序”的呢?各位先别急,且听小编慢慢道来,在基于粒子群算法的多目标搜索算法讲解(附MATLAB代码)中,已经讲到,多目标优化问题没有一个所谓的...