非支配排序遗传算法II(NSGA-II)是一种常用于多目标优化问题的算法。本教程将逐步教你如何在Python中实现这一算法。让我们先看一下整个流程,然后再深入到每一步的具体实现中。 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...
在GSDN上看到大佬写的NSGA2算法的详细介绍和代码实现的链接 多目标进化算法——NSGA-II(python实现)_nsga python-CSDN博客 https://github.com/Jiangtao-Hao/NSGA-II/blob/main/NSGAII.py 明天看看! 淦!
1.1 快速支配排序法 NSGA-II对第一代算法中非支配排序方法进行了改进:对于每个个体 i 都设有以下两个参数 n(i) 和 S(i), n(i) 为在种群中支配个体 i 的解个体的数量。(别的解支配个体 i 的数量) S(i) 为被个体 i 所支配的解个体的集合。(个体 i 支配别的解的集合) 首先,找到种群中所有 n(i)...
拥挤距离(Crowding Distance)是NSGA-II算法中的一个关键概念,用于衡量个体在非支配前沿中的稀疏程度。通过计算拥挤距离,可以在选择过程中优先保留那些位于稀疏区域的个体,从而维持种群的多样性。 算法的步骤是先初始化种群,将其拥挤距离置为0;然后按目标排序,对于每一个目标函数,按照该目标函数值对前沿中的个体进行排序...
NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)是一种多目标遗传算法,广泛用于解决多目标优化问题。DEAP(Distributed Evolutionary Algorithms in Python)是一个用Python编写的进化算法框架,支持包括NSGA-II在内的多种进化算法。下面我将逐步介绍如何使用DEAP库实现NSGA-II算法。 1. 了解NSGA-II算法的基本原理和特...
NSGA-II是一种流行的多目标进化算法,用于解决这类问题。下面我们将使用Python实现NSGA-II算法。首先,我们需要定义一个适应度类,用于计算每个个体的适应度。假设我们有两个目标函数f1和f2,可以定义如下: import numpy as np class Fitness: def __init__(self, individual): self.individual = individual self....
NSGA-II多目标遗传算法: blog.csdn.net/q15615725 二、遗传算法精英保留策略 2.1 问题 用增强精英保留策略的遗传算法求解以下问题: 在这里插入图片描述 x1到x5为决策变量,(x1-.05)^2<=0.25和(x1-1)^2<=1为约束。 2.2 求解 import geatpy as ea import numpy as np # 构建问题 r = 1 # 目标函数需要...
下面是一个简单的NSGA-II算法的Python实现: ```python import random #定义目标函数 def obj_func(x): return [x[0]**2, (x[0]-2)**2] #定义个体类 class Individual: def __init__(self, x): self.x = x self.obj_values = obj_func(x) self.rank = None self.crowding_distance = None...
在函数调用上,一律认为创建了一个新的数组 初始化:P 计算P适应度:F 根据适应度度计算层次关系:rank、L # rank为P对应的等级数组,L标记每层的元素数量 根据F、rank计算拥挤距离,越大越好:crowding_distance 更具rank, crowding_distance对dna进行排序:得到新P ...
在Python中,有一些开源库可以帮你实现NSGA-II和NSGA-III算法。这些库通常提供用户友好的接口,使得你可以轻松地调用这些算法,并进行参数调整。🔧 代码示例以下是一个简单的Matlab代码示例,展示了如何将RGB图像转换为索引图像,并写入GIF文件:```matlab I = rgb2ind(f.cdata, 256, 'nodither'); % 将RGB图像转换...