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 AI代码解释 function NSGAII() clc;format compact;tic;hold on %---初始化/参数设定 gen...
非支配排序遗传算法NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)是多目标优化领域中一个非常重要的算法,尤其适用于解决那些具有多个冲突目标函数的问题。在综合能源优化调度的研究中,NSGA-II能够有效地帮助决策者找到不同目标之间的最优权衡方案,比如成本最小化、能源效率最大化、环境污染最小化等。 研究背景 ...
这种类型的调度问题通常涉及多个目标函数,如最小化总完工时间、最小化总延期时间、最大化机器利用率等。以下是实现基于NSGA-II的柔性作业调度优化算法的大致步骤: 定义问题:明确决策变量(如每个任务的开始时间和分配的机器),并定义目标函数(如上述提到的完工时间、延期、机器负载和能耗)。 编码:为每个个体选择合适的...
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...
end end end 4.上面得到Pareto等级2的个体的集合 F 2 F_2 F2,对集合 F 2 F_2 F2中的个体继续重复步骤3,依次类推直到种群等级被全部划分。 matlab 代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 function[F,chromo]=non_domination_sort(pop,chromo,f_num,x_num)%non_domination...
NSGA-II多目标优化算法讲解(附MATLAB代码)mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2NDc1MTE3Mg==&mid=2247483967&idx=1&sn=90bbc70533aa8d2d240e02f4cecfa0dd&chksm=fc477c14cb30f5029223d31ced6f5433a98874954ac7fb7abd201a019c9ee2cf6533c7261f20&scene=21#wechat_redirect 这篇推文详细介绍过,但是如何用...
在看Matlab实现之前,请先看一下NSGA-II算法概述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,另一方面它将父代种群跟子代种群进行合并,使得下一代的种群从双倍的空间中进行选取,从而保留了最为优秀的所有...
在翼型设计优化中,NSGAII可以用来解决多个矛盾的目标。例如,翼型的升力和阻力是两个相互矛盾的目标。通过使用NSGAII,工程师可以在不同的设计参数空间中搜索最优解,以实现最佳的升力和阻力平衡。 为了实现基于NSGAII的翼型设计优化,首先需要建立一个翼型设计模型。这个模型可以是基于数值模拟的计算流体力学(CFD)模型,也...
MATLAB 是一种数值计算环境和编程语言,通常用于科学计算、工程分析和数据处理。这段代码实现了 NSGA-II 算法。以下是代码中各函数的简要说明: - `Main()`:主函数,用于设置算法名称、问题名称和问题维数,然后调用 `Start()` 函数。 - `Start()`:这个函数在代码中没有给出实现,可能在其他文件中。根据输入参数...