#define Dimension 2//基因维数,在这里即ZDT1问题xi的i的最大值 #define popsize 100//种群大小 #define generation 500 //繁衍代数 #define URAND (rand()/(RAND_MAX+1.0))//产生随机数 int temp1[popsize];//临时数组 int mark[popsize];//标记数组 //以上两个数组用于产生新的子代 using namespace...
#define Dimension 2//基因维数,在这里即ZDT1问题xi的i的最大值 #define popsize 100//种群大小 #define generation 500 //繁衍代数 #define URAND (rand()/(RAND_MAX+1.0))//产生随机数 int temp1[popsize];//临时数组 int mark[popsize];//标记数组 //以上两个数组用于产生新的子代 using namespace...
故本文贴上NSGA-Ⅱ算法Matlab实现(测试函数为ZDT1)。感谢郭伟学长提供的代码。代码所有权归郭伟学长。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NSGA-II用于求解9个多目标测试函数(ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6、Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet3)以及1个工程应用(盘式制动器设计)上实验,并采用IGD、GD、HV、SP进行指标评价。 close all; clear ; clc; % TestProblem测试问题说明: %一共10个多目标测试函数,详情如下: %1-5:ZDT1、ZDT2、ZDT3...
首页 技术域 高级语言 C&C++ NSGA-Ⅱ算法C++实现(测试函数为ZDT1) 在看C++实现之前,请先看一下NSGA-II算法概述http://www.omegaxyz.com/2017/04/14/nsga-iiintro/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...
NSGA2算法代码理解: 设置200个个体,目标函数为2个,决策变量的个数为30,首先初始化得到一个每个个体位于0~1之间的决策变量,利用ZDT1函数求得目标值,保存在数组中。 寻找非支配排序,在这200个个体中,选中一个个体,将这个个体和其余个体的目标函数值比较,如果没有一个个体可以支配他,那么就将其加入到非支配集合中...
终于在2002年有人在《A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm: NSGA-II》中提出了一种新的选择方法,也就是NSGA-Ⅱ,这个方法不仅克服了第一代遗传算法的缺陷,还为后面的改进提出了可行的方向,也就是通过拥挤度来度量系统元素分布的情况,从而选择出那些分布均匀,获得信息最多的基因。随后这种方法被广泛...
最后附上用NSGA-II求解ZDT1函数的MATLAB代码,ZDT1函数如下: 代码来源:http://www.omegaxyz.com/2017/05/04/nsga2matlabzdt1/ 代码链接(后台回复“NSGA”提取代码):https://pan.baidu.com/s/1EBUxjF8J262jTScKzIbD2w 提取码:fk4j
NSGA2算法代码理解: 设置200个个体,目标函数为2个,决策变量的个数为30,首先初始化得到一个每个个体位于0~1之间的决策变量,利用ZDT1函数求得目标值,保存在数组中。 寻找非支配排序,在这200个个体中,选中一个个体,将这个个体和其余个体的目标函数值比较,如果没有一个个体可以支配他,那么就将其加入到非支配集合中...
https://www.omegaxyz.com/2017/05/04/nsga2matlabzdt1/ 主体代码是这篇博客的,仅将非支配排序部分修改为了原始论文中的 %% NSGA-II算法 clear; closeall; clc; tic; %% 初始化/参数设定 generations=100; %迭代次数 popnum=100; %种群大小(须为偶数) ...