为了改善NSGA算法的缺点,Deb等人在2002年提出了NSGA-II算法[44]。相对于NSGA算法,NSGA-II算法主要在以下三个方面做了改进: (1)NSGA-II算法使用了快速非支配排序法,将算法的计算复杂度由O(mN3)降到了O(mN2),使得算法的计算时间大大减少。 (2)采用了精英策略,将父代个体与子代个体合并后进行非支配排序,使得搜...
二、其他多目标算法简介 NSGA:三个缺点:1.非支配排序搜索计算的复杂度O(MN2) 2.非精英算法 3.人为指定共享参数σ_share(为了Pareto多样性) SPEA:精英保留策略、非支配排序 有一个外部种群,用来存储从初始种群开始的每一代非支配解,和当前一代的种群组合,然后根据非支配解支配的支配解的数量来给组合中的非支配...
因为NSGA-II算法是一种遗传算法,所以首先搞清楚遗传算法的流程。 遗传算法流程 一般遗传算法的流程: 种群初始化 计算每个个体的适应度 选择 交叉 变异 根据是否满足解的精度要求和迭代次数来判断是否进行下一轮的遗传进化。 NSGA算法存在的3个问题 O(MN^3)计算时间复杂度(其中M代表目标个数,N代表种群个数) 非精...
5.NSGA2 拥挤度计算公式的优缺点分析 正文 一、NSGA2 算法简介 SGA2(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)是一种非支配排序遗传算法,是遗传算法的一种改进算法。其主要特点是在保证种群多样性的同时,能有效地搜索到全局最优解。NSGA2 算法广泛应用于各种优化问题中,如机器学习、信号处理、控制系统等。 二...
5、算法的优势与局限性 效率与多样性:NSGA-II不仅能够高效地找到解,而且能够确保解的多样性,但也存在计算复杂度高的问题,特别是在处理大规模问题时。 6、未来的发展趋势 与深度学习结合:随着深度学习的发展,将其与NSGA-II相结合,处理复杂的多目标问题,是一个有前景的研究方向。
目标算法相比 , 该文方法在推荐相似缺陷报告的准确率 、 平均准确率均值 、 平均序位倒数均值都有提高 , 其中 ,在Top@1 准确率 、 平均准确率均值 、 平均序位倒数均值上分别比 Yang 方法提高 125.5%、67.7%和62.75%.关键词 相似缺陷报告推荐 ; 多目标优化 ; 空间向量模型 ; 词嵌入模型 ;NSGAII 算法 ;...
NSGA-II 算法在解决此类问题时具有较好的可行性，本文主要介绍NSGA-II 算法的发展与原理，并以模拟工业生产的实际情况给出了简单的应用案例。 关键词 多目标优化，NSGA-II 算法，Pareto 占优 Research on the Practical Application of NSGA-II Algorithm for Multi-Objective Optimization Zhiheng Xiang, Bingzhe ...
而NSGA一II针对以上的缺陷通过以下三个方面进行了改进: )a提出了快速非支配排序法,降低了算法的计算复杂度。由原来的O(mN3)降到O(mN2),其中,m为目标函数个数,N为种群大小。 b)提出了拥挤度和拥挤度比较算子,代替了需要指定共享半径的适应度共享策略,并在快速排序后的同级比较中作为胜出标准,使准Paroet域中...
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(MN3) 降到了 O(MN2) ,M为目标数,N为种群数);(2)缺少最优筛选(也就是精英主义);(3)需要定义共享参数;这三个问题。 这些虚虚夸夸的我也不懂 ,直接进入主题,首先什么叫支配呢?也就是: ...