nsga-ii计算流程 NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II)是一种基于遗传算法的多目标优化算法。其计算流程主要包括以下几个步骤: 1.初始化种群:随机生成一个初始种群,包含一定数量的个体。每个个体表示一个解,解的维度与问题相关。 2.计算适应度函数:根据问题的特点,为每个个体计算适应度函数值。适应...
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...
,也就是说:如果两个个体的非支配排序不同,取排序号较小的个体(分层排序时,先被分离出来的个体);如果两个个体在同一级,取周围较不拥挤的个体。 2、算法流程 首先,随机初始化一个父代种群P(0),并将所有个体按非支配关系排序且指定一个适应度值,如:可以指定适应度值等于其非支配序 i(rank),则1是最佳适应...
functionvalue(:,1)=newpopulation(:,1); %计算第一维目标函数值 g=1+9*sum(newpopulation(:,2:poplength),2)./(poplength-1); functionvalue(:,2)=g.*(1-(newpopulation(:,1)./g).^0.5); %计算第二维目标函数值 %% 非支配排序,NSGA-II论文中的算法 Sp = zeros(size(newpopulation,1)); %...
整体流程 下面是实现NSGA-II算法的主要步骤: 以下是流程图的可视化表示: flowchart TD A[开始] --> B[初始化种群] B --> C[评估种群] C --> D[非支配排序] D --> E[拥挤度距离计算] E --> F[选择操作] F --> G[交叉操作] G --> H[变异操作] ...
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,根据非支配关系以及个体的拥挤度选取合适的个体组成新的父代种群;...
计算聚集距离利用个体间的子目标函数差异，复杂度为O(m log m)。构造偏序集则在最坏情况下需要O(n^2)，但实际操作中会更加高效。在算法流程中，通过迭代更新和优化，NSGA-II巧妙地平衡了搜索效率和解的质量。通过实数和二进制编码的对比测试，NSGA-II在收敛性和多样性上表现卓越，尤其是在低维问题上...
NSGA-Ⅱ；轴流风机；计算流体力学（CFD ）；计算气动声学（CAA ）Noise reduction design of refrigeration fan blade based on NSGA-Ⅱ genetic algorithm ZHANG Jiabin JIANG Jun ZHOU Shiwen ZHANG Huawei Hefei Midea Refrigerator Co., Ltd. Hefei 230601 Abstract: The aerodynamic noise of the ...
NSGA-II 算法的主要流程如下: 25 Rt Pt Qt F sort(Rt ) Pt 1 从i 1 开始 计算 Fi 中个体的拥挤度 Pt 1 Pt 1 Fi i i 1 直到P t 1 Fi N sort( Fi , n ) P t 1 P t 1 F i [1...
算法流程 Q_t 为P_t 群体的后代,两个群体的个体数都为N。当符合终止条件时,算法停止运行。图中高亮的三处地方分别对应快速非支配排序,计算聚集距离,构造偏序集。 因此NSGA-II的时间花费有三部分构成: 快速非支配排序(non-dominated sort): O(M(2N)^2) 计算聚集距离(crowding distance assignment):O(M(2N)...