NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)是解决多目标优化问题的一种有效算法,由Deb等人于2002年提出。该算法以其快速的非支配排序方法、拥挤度计算策略和精英保留机制,在处理多目标优化问题时表现出色,受到广泛关注和应用。本文将详细介绍NSGA-II算法的基本原理、关键步骤及其数学模型,并通过一个具体案例进行...
4.快速非支配排序在NSGA算法中采用的是非支配排序方法,该方法的计算复杂度是O( mN^3),而在NSGA-II算法中采用快速非支配排序的方法,其计算复杂度仅O(mN2)。下面,简要说明二者计算复杂度的由来: (1) 非支配排序算法的计算复杂度: 为了对优化对象的个数为m,种群规模大小为N的种群进行非支配排序,每一个个体都...
NSGA & NSGA II ?NSGA II核心算法主要由两部分构成:快速非支配排序、拥挤比较算子,文章中选用的选择策略为tournament selection(锦标赛选择法),其他重组、变异算子等步骤与基本遗传算法没有太大的差异。参考:遗传算法解决单目标优化的MATLAB编程。 Fast nondominated sorting approach ...
为了克服非支配排序遗传算法(NSGA)的上述不足,印度科学家Deb于2002年在NSGA算法的基础上进行了改进,提出了带精英策略的非支配排序遗传算法(Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-II),NSGA-II 算法针对NSGA的缺陷通过以下三个方面进行了改进[16]: 提出了快速非支配的排序算法,降低了计算非支配序的复杂...
多目标遗传算法实际案例——运输问题的matlab目标函数代码详解 3.4万 59 10:54 App matlab遗传算法多目标工具箱简单应用(建议结合八分钟遗传算法工具箱快速入门一起食用,效果更佳) 8045 12 41:27 App 【进化算法】非支配性排序遗传算法II(NSGA-II)原理及其Python实现 6272 30 12:40 App 【论文复现19】NSGA2遗传...
Non dominated sorting genetic algorithm -II NSGA-Ⅱ是目前最流行的多目标遗传算法之一,它降低了非劣排序遗传算法的复杂性,具有运行速度快,解集的收敛性好的优点,成为其他多目标优化算法性能的基准。 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...
NSGA-II算法主要包括以下几个步骤: 初始化种群 评估种群个体的适应度 非支配排序 拥挤度计算 选择操作 交叉和变异操作 精英保留 终止条件检查 初始化种群 首先,随机生成一个初始种群,种群大小为。每个个体对应一个潜在解。 对于种群中的每个个体,计算其所有目标函数值,即计算每个对应的。评估种群个体的适应度。
1. 算法优劣性(相较于第一代NSGA) ① NSGA-II添加了精英策略,即保存群体中适应度在第一层级的个体。 ②NSGA-II提出了新的给群体按照非支配关系排序的方法,提高了算法速度。其中又使用了拥挤度概念来对非支配层级中同一级的个体进行排序。 2. 算法流程 Began 初始化父代种群P0 给P0中的... ...
在NSGA-II 算法中,拥挤度计算公式是关键的一环,影响着算法的搜索能力和收敛速度。合理地设计拥挤度计算公式,可以有效地平衡种群多样性与收敛速度,提高算法的性能。 【3.拥挤度计算公式详解】 【3.1 公式构成】 拥挤度计算公式为:CR = (Pn × (1 - ΣCi)) / Pm 其中,CR 表示拥挤度,Pn 表示当前种群大小,...
gen %选择⽗节点 %选择⽗代进⾏繁殖以产⽣后代的 %原始NSGA-II使⽤基于⼆进制锦标赛选择拥挤度⽐较算⼦的参数是 %pool ——交配池的⼤⼩ 通常是种群⼤⼩的⼀半 %tour——锦标赛⽐赛规模 最初的NSGA-II使⽤了⼀个⼆进制锦标赛 %选择,但要看⽐赛⼤⼩的影响,这是由⽤户...