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 n p n_p np和该个体支配的解的集合 S p S_p Sp这两个参数。遍历整个种群,该参数的计算复杂度为 O ( m N 2 ) O(mN^2) O(mN2)。该算法的伪代码如下: 1.计算出种群中每个个体的两个参数 n p n_p np和 S p S_p Sp。 2.将种
拥挤距离(Crowding Distance)是NSGA-II算法中的一个关键概念,用于衡量个体在非支配前沿中的稀疏程度。通过计算拥挤距离,可以在选择过程中优先保留那些位于稀疏区域的个体,从而维持种群的多样性。 算法的步骤是先初始化种群,将其拥挤距离置为0;然后按目标排序,对于每一个目标函数,按照该目标函数值对前沿中的个体进行排序...
NSGA-II是基于非支配排序方法的精英主义MOEA。在实践中,NSGA-II仍然是一种经典的方法,它可以找到一个更好的解的扩展,并在真正的帕累托最优前沿附近更好地收敛。这也是设计一个简单而高效的算法的一个很好的例子。在实现方面,DEAP提供了一个很好的python工具包来执行NSGA-II。 Reference: [1] A Fast and Eliti...
parent_chromosome = tournament_selection(chromosome, pool, tour);%竞标赛选择适合繁殖的父代 mu = 20;%交叉和变异算法的分布指数 mum = 20; offspring_chromosome = genetic_operator(parent_chromosome,M, V, mu, mum, min_range, max_range);%进行交叉变异产生子代 该代码中使用模拟二进制交叉和多项式变异...
在NSGA-II中,非支配排序是选择的重要过程。我们需要分组所有个体并计算其拥挤度。 defnon_dominated_sort(population):# 你的非支配排序算法,将会返回排序后的个体列表# 这里省略具体实现步骤pass 1. 2. 3. 4. 6. 交叉 交叉操作用于生成新个体。 defcrossover(parent1,parent2):child1=Individual((parent1.x...
通过以上步骤，NSGA-II算法能够在搜索空间中有效地探索和开发，同时保持种群的多样性和稳定性。2. 执行交叉操作：基于选择操作选出的父母，运用交叉函数（crossover）生成两个新的后代（child1和child2）。这一步是NSGA-II算法中关键的一环，它模拟了生物进化中的基因重组过程，从而实现了种群的多样性。通过以上步骤...
不同算法适用场景不同,例如GA天然适应离散变量的优化(交叉,变异等);PSO适合连续值。 可以结合应用场景着手改进,例如,针对自己的场景,提出新的初始化、计算拥挤距离的方式。 5.1 代码分析 yarpiz.com(代码很清晰,还有机器学习、多目标优化的代码) python版本直接搜索NSGA-II python ...
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。以图所示的例子进行分析,图中P表示父代种群,设其中的个体数量为n,Q表示子代种群,具体步骤如下: (1)将父代种群和子代种群合并形成新的种群。之后对新种群进行非支...