总共的拥挤距离值被计算作为个体距离值对应的目标函数的和。每个目标函数再被计算拥挤距离之前都被进行了标准化,具体算法如下: 其中,Z表示的是非支配集,Z[i].m表示的是第i个个体的目标函数值,f_m^{max}和f_m^{min}分别表示的是第m个目标函数的最大值和最小值,这个算法的复杂度取决于排序算法的复杂度。
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。 1:非支配排序算法 通过非支配排序算法对规模...
NSGA-II:带精英策略的非支配排序遗传算法 快速非支配排序算法: 伪代码: 如图,D点被A和C点支配,所以D点的np为2,A点支配D和E,所以A点的Sp={D,E}。 该排序算法分级与NSGA中的结果不一样 拥挤度和拥挤度比较算子 密度估计:根据每一目标函数计算该点两侧的两个点的平均距离,该值作为以最近邻居作为顶点的长...
1/*Routine for two point binary crossover*/2voidbincross (individual *parent1, individual *parent2, individual *child1, individual *child2)3{4inti, j;5doublerand;6inttemp, site1, site2;7for(i=0; i<nbin; i++)8{9rand =randomperc();10if(rand <=pcross_bin)11{12nbincross++;13s...
NSGAII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...
下面将详细介绍NSGA II算法原理及实现流程。 二 算法实现 2.1 基础概念 ①多目标优化问题描述 定义带约束的多目标问题MOO(mulit object optimization)为: def def 其中,为def目标函数数量,def为约束数量。 ②Pareto支配(Pareto Dominance) 定义def,若对所有的,def,都有def,则称def支配def。
nsga-ii算法原理流程nsga-ii NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) is a popular multi-objective optimization algorithm that is widely used in various fields. It is an extension of the classical genetic algorithm and is designed to solve problems with multiple conflicting objectives. ...
True_Pareto),HV(Obtained_Pareto,True_Pareto),Spacing(Obtained_Pareto)]; else %计算每个算法的...