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 ...
NSGA-II求解微电网多目标优化调度(MATLAB代码) 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...
【MATLAB】NSGA-2优化算法整定PID控制器参数(四)—— 一阶带时延的被控对象 1多目标优化算法的简单介绍 基础的概念请参考文献: [1] Deb K, Pratap A, Agarwal S, et al. A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2002, 6(2):1...
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 采用实数编码[main_pop,~]=size(chromosome);%父代种群的大小[offspring_pop,~]=size(offspring_chromosome);%...
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...
【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
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...
二、部分代码 close all; clear ; clc; addpath('./MOGWO/')%添加算法路径addpath('./NSGA2/')%添加算法路径 %% % TestProblem测试问题说明: %MATLABcode>https://mbd.pub/o/liang/work %一共9个多目标测试函数1-9分别是: zdt1 zdt2 zdt3 zdt4 zdt6 Schaffer Kursawe Viennet2 Viennet3 ...