NSGA-Ⅱ算法C++实现(测试函数为ZDT1) 在看C++实现之前,请先看一下NSGA-II算法概述 https://cloud.tencent.com/developer/article/1827610 NSGA-Ⅱ就是在第一代非支配排序遗传算法的基础上改进而来,其改进主要是针对如上所述的三个方面: ①提出了快速非支配排序算法,一方面降低了计算的复杂度,另一方
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 ...
多目标遗传算法 --- NSGA-II (部分源码解析) 非支配排序、分层 rank.c,该非支配分层基本思想是设置两个双向链表(origcur),orig链表里面存放所有待分层排序的个体索引,cur链表中的元素为分层结束后该层的个体索引。每次在orig中取出的元素对应的个体为a,cur 中取
NSGAII(带精英策略的非支配排序的遗传算法)✕✕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...
多目标遗传算法 --- NSGA-II (部分源码解析)目标函数 problemdef.c,以上,为NSGA-II源码中给出的几个测试函数,其中无限制条件的测试函数不需解释,对有限制条件的做一定说明。根据
这部分代码完成了遗传算法中的选择操作和交叉操作。 其中old_pop new_pop都是相同种群个体大小的种群,其种群大小均为 popsize。 tournament 锦标赛法,这里面使用的是二元锦标赛选择法,循环体内共有4次 tournament 操作,该循环共执行 popsize/4 次,故共进行了 popsize 次二元锦标赛选择。由于每次选择出一个新个体...
nsga2算法c++代码 NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)是一种多目标优化算法,它是基于遗传算法的演化算法。下面是一个简单的C++实现NSGA-II算法的示例代码: cpp. #include <iostream>。 #include <vector>。 #include <algorithm>。 #include <cmath>。 #include <cstdlib>。 using namespace ...
按照个体的不同 目标函数 序号(objcount), 对种群序号数组obj_array按照拥挤距离进行快速排序。 1/*Randomized quick sort routine to sort a population based on crowding distance*/2voidquicksort_dist(population *pop,int*dist,intfront_size)3{4q_sort_dist (pop, dist,0, front_size-1);5return;6}...
NSGA-II是基于非支配排序方法的精英主义MOEA。在实践中,NSGA-II仍然是一种经典的方法,它可以找到一个更好的解的扩展,并在真正的帕累托最优前沿附近更好地收敛。这也是设计一个简单而高效的算法的一个很好的例子。在实现方面,DEAP提供了一个很好的python工具包来执行NSGA-II。 Reference: [1] A Fast and Eliti...
通过以上步骤，NSGA-II算法能够在搜索空间中有效地探索和开发，同时保持种群的多样性和稳定性。2. 执行交叉操作：基于选择操作选出的父母，运用交叉函数（crossover）生成两个新的后代（child1和child2）。这一步是NSGA-II算法中关键的一环，它模拟了生物进化中的基因重组过程，从而实现了种群的多样性。通过以上步骤...