nsga-ii算法原理流程 NSGA-II算法流程:初始化种群→计算个体适应度及非支配排序→基于fronts分层并计算拥挤距离→选择父代个体(优先选择fronts较前及拥挤度较小者)→执行遗传操作(交叉、变异)生成子代→合并父代与子代种群→重复非支配排序和选择直到终止条件满足。
评估种群个体的适应度。 非支配排序是NSGA-II算法的核心步骤之一。其目的是将种群分成若干层次,每一层次的个体都是不被其他层次的个体支配的。 非支配排序 设种群为P,其中包含N个个体。对于种群中的每个个体xi,计算它的支配个体数ni以及被其支配的个体集合Si。 如果对于两个个体xi和xj,满足: ∀k∈{1,2,…,...
NSGA-II,快速非支配排序 多了Sp和np,记录当前解支配的,以及能支配当前解的。 选取出第一层,再对第一层的解遍历,查找被其支配的解,将第一层的该解删除,重新计算支配解;然后逐层计算。 4.总结多目标优化基本流程: (适应度更高=解更优,“优”取决于优化方向) 3.1 算法分析 4.1 算法拓展 算法的优化建议 不...
针对多目标优化问题,可以用一些多目标进化算法(multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs))找到多个帕累托最优解(Pareto-optimal),其中NSGA II就是多目标进化算法的一种,相较于经典遗传算法,主要做出三点改进: 1 非支配排序 2 个体拥挤度算子计算 3 精英策略算子选择改进 下面将详细介绍NSGA II算法原理及实现流...
NSGA一II的基本算法流程: (1)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; (2)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...
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) ...
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,将其所有个体赋予非支配序irank=1(其中iran...
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...
每一次迭代操作,即上述快速非支配排序算法步骤的1)和2)需要N次计算。于是,整个迭代过程的计算复杂度最大是N^2。这样,整个快速非支配排序算法的计算复杂度就是: mN2 5.拥挤度手打好痛苦,还有各种公式不让我打,直接用word打了复制上来吧。 6.精英策略NSGA-II算法引入了精英策略,以防止在种群的进化过程中优秀个体...