3.data为数据集,5个输入特征,4个输出变量,NSGAII算法寻极值,求出极值时(max y1; min y2;min y3;min y4)的自变量x1,x2,x3,x4,x5。 4.main1.m为PSO-BP神经网络主程序文件、main2.m为NSGAII多目标优化算法主程序文件,依次运行即可,其余为函数文件,无需运行。 5.命令窗口输出R2、MAE、MBE、MAPE、RMSE...
四、非支配粒子群优化算法NSPSO: 非支配粒子群优化算法(NSPSO)是一种用于多目标优化问题的算法,它是粒子群优化(PSO)算法的一种改进版本。NSPSO通过更好地利用个体的最优解和后代进行非支配比较,从而在解空间中保持多样性。这种算法通常用于解决具有多个目标函数的优化问题,其中各个目标之间可能存在冲突。 NSPSO的关...
多目标优化---粒子群算法(PSO) 多目标优化—粒子群算法(PSO) 1 背景 2 算法介绍 3 算法流程 4 例子说明 1 背景: 粒子群算法( Particle Swarm Optimization, PSO)最早是由Eberhart和Kennedy在1995年提出来的, 粒子群算法的特点是简单易行,收敛速度快,设置参数少, 已经成为现代优化领域的热点。 粒子群算法的概...
算法的优化建议 不同算法适用场景不同,例如GA天然适应离散变量的优化(交叉,变异等);PSO适合连续值。 可以结合应用场景着手改进,例如,针对自己的场景,提出新的初始化、计算拥挤距离的方式。 5.1 代码分析 yarpiz.com(代码很清晰,还有机器学习、多目标优化的代码) python版本直接搜索NSGA-II python 在写两层循环的时候...
Terrab, Hard turning behavior improvement using NSGA-II and PSO-NN hybrid model, Int. J. Adv. Manuf. Technol. (2016). http://dx.doi.org/ 10.1007/s00170-016-8479-6.Bouacha K, Terrab A (2016) Hard turning behavior improvement using NSGA-II and PSO-NN hybrid model. Int J Adv ...
Genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) are the most widely used algorithms [26]. To this end, GA is used to select the optimal combination of hyper-parameters. In fact, this technique has been commonly used in different areas [27,28,29] which provide outstanding ...
遗传算法(GA),粒子群算法(PSO),蚁群算法(ACO),模拟退火算法(SA)都属于进化算法,并且已用来解决多目标优化问题。进化算法在20世纪80年代中期作为解决多目标优化问题的候选方法受到了研究者们的广泛关注。近年来,涌现出的多种进化多目标优化算法逐渐形成了一个新的热门研究和应用领域。其目前主要的代表算法有Strength...
Furthermore, the NSGA-II exhibits better performance when compared to the PSO-NN methodology. However, the PSO-NN has been shown to outperform the NSGA-II methodology in computational time. 展开 关键词: ANN PSO NSGA-II Hard turning Tool wear Surface roughness ...
【Simulink】PSO算法优化Simulink模型的参数在线整定(二)一一一高阶不稳定系统 【MATLAB】GA优化算法整定PID控制器参数(三)—— 一阶带时延的被控对象 继续讲解本博客的详细讲解: 【MATLAB】NSGA-2优化算法整定PID控制器参数(四)—— 一阶带时延的被控对象 ...
NSGA-II 算法在解决此类问题时具有较好的可行性，本文主要介绍NSGA-II 算法的发展与原理，并以模拟工业生产的实际情况给出了简单的应用案例。 关键词 多目标优化，NSGA-II 算法，Pareto 占优 Research on the Practical Application of NSGA-II Algorithm for Multi-Objective Optimization Zhiheng Xiang, Bingzhe ...