1.2 快速非支配排序 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 ...
1.2 快速非支配排序 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np n_pn p 和该个体支配的解的集合Sp S_pS p 这两个参数。遍历整个种群,该参数的计算复杂度为O(mN2) O(mN^2)O(mN 2 )。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np n_pn p 和Sp S_pS p...
图4-2 NSGA-II的父代与子代产生 其中,NSGA-II关键子程序算法 1)快速非支配排序算法 多目标优化问题的关键在于求取Pareto最优解集。NSGA-II快速非支配排序是依据个体的非劣解水平对种群M进行分层得到Fi,作用是使得解靠近pareto最优解。这是一个循环的适应值分级过程,首先找出群体中的非支配解集,记为F1,将其所有...
代码语言:javascript 复制 defcrowding_distance_assignment(I)nLen=len(I)#I中的个体数量foriinI:i.distance=0#初始化所有个体的拥挤距离forobjFuninM:#M为所有目标函数的列表I=sort(I,objFun)#按照目标函数objFun进行升序排序I[0]=I[len[I]-1]=∞ #对第一个和最后一个个体的距离设为无穷大foriinxrange(...
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\left( MN^{3}\right) 降到了 O\left( MN^{2}\right) ,M为目标数,N为种群数);(2)缺少最优筛选(…
完成上述操作后即可得到Pareto等级,NSGA-II非支配排序算法的伪代码如下: NSGA-II非支配排序算法 输入:种群POP 输出:非支配等级rank (Pareto等级) 初始化:非支配等级rank = ∅,集合Si= ∅,集合Wi= ∅ z= 1 ∀i,j≤ Size(POP) andi≠j// Size()为求数组大小的函数...
该算法需要保存两个量: (1).支配个数np。该量是在可行解空间中可以支配个体p的所有个体的数量。 (2).被支配个体集合SP。该量是可行解空间中所有被个体p支配的个体组成的集合。 排序算法的伪代码如下: def fast_nondominated_sort( P ): F=[] for p in P: Sp = [ ] np = 0 for q in P: if ...
1、NSGA-II算法原理 NSGA-II算法全称非支配排序遗传算法II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II, NSGA-II)。该算法是由 NSGA 改进而来的,用于解决复杂的、多目标优化问题。NSGA-II在NSGA的基础上引入了非支配排序、拥挤度、拥挤度比较算子和精英策略。下面将详细介绍非支配排序、拥挤度、拥挤度比较算子...
foriinxrange(1, len(I)-2): I[i].distance=I[i].distance+( objFun( I[i+1] )-objFun( I[i-1] ) )/(Max(objFun())-Min(objFun()) ) 伪代码中的objFun( i )是对个体i求其目标函数值。Max(objFun())为目标函数objFun()的最大值,Min(objFun())为目标函数objFun的最小值。其复杂度为O(...
使用Python实现NSGA-II算法 NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)是一种用于多目标优化的问题解决方法。作为刚入行的小白,理解和实现NSGA-II的流程是基础。接下来,会详细讲解实现这个算法的步骤和每一步的具体代码。 NSGA-II实现流程 首先,让我们概述一下实现NSGA-II的基本步骤,并以表格形式展现流程...