③采用拥挤度和拥挤度比较算子,不但克服了NSGA中需要人为指定共享参数的缺陷,而且将其作为种群中个体间的比较标准,使得准Pareto域中的个体能均匀地扩展到整个Pareto域,保证了种群的多样性。 Matlab实现: MATLAB 代码语言:txt 复制 function NSGAII() clc;format compact;tic;hold on %---初始化/参数设定 generations...
在论文中提出的NSGA-II解决了NSGA的主要缺陷,实现快速、准确的搜索性能。NSGA的非支配排序的时间复杂度为O(MN3)O(MN3),在种群规模N较大时排序的速度会很慢。NSGA-II使用带精英策略的快速非支配排序,时间复杂度为O(M(2N)2)O(M(2N)2),排序速度有大幅的提升。而且使用了精英策略,保证了找到的最优解不会被...
1 概述 基于非支配排序遗传算法(NSGA-II)的综合能源优化调度是一种常用的方法,用于解决能源系统中的多目标优化问题。该方法将非支配排序和遗传算法相结合,通过演化算法的方式搜索出一组最优解,这些解在多个目标函数的情况下不可被其他解所支配。 下面是基于NSGA-II的综合能源优化调度的一般步骤: 1. 定义问题:确定...
步骤3:按目标函数的个数分割子群体,对每个子群体进行如下操作: 1)计算目标函数值(此步调用ANSYs有限元程序,将ANSYS有限元程序得到的后处理结果传给MATLAB程序作为目标函数值); 2)计算每个个体的适应度,本文中采用线性排序法和选择压差为2估算适应度; 3)用随机遍历抽样方法在每个子种群中选择个体。 步骤4:将每个子...
第1种.将两个目标函数值归一化相加,取相加后最小的目标值的粒子,即寻找折衷解并画图 第2种寻找总成本最低时的解并画图 第3种寻找运行成本最低时的解并画图 第4种寻找环境保护成本最低时的解并画图 四、完整MATLAB代码 https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZeTlptt...
2. **NSGAII算法实现**:实现NSGAII算法,包括选择合适的遗传操作、非支配排序和拥挤度计算等。 3. **路径表示**:设计合适的路径表示方法,例如用一系列的航点表示路径。 4. **适应度函数**:定义适应度函数,根据路径的目标值计算适应度。 5. **遗传操作**:实现交叉和变异等遗传操作,以生成新的解。
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【路径规划】基于NSGA2实现无人机三维路径规划matlab源码,1模型1.1NSGA2原理2部分代码clearall;clc;closeall;set(0,'defaultfigurecolor','w')globalDEMsafthhmaxscfitness;a=load('XYZmesh.mat');%读取数字高程信息DEMDEM=a;DEM.Z=DEM.Z-200;safth=60;figure(6);mesh(DEM.