NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II)是一种基于遗传算法的多目标优化算法。其计算流程主要包括以下几个步骤: 1.初始化种群:随机生成一个初始种群,包含一定数量的个体。每个个体表示一个解,解的维度与问题相关。 2.计算适应度函数:根据问题的特点,为每个个体计算适应度函数值。适应度函数值反映了个体...
# NSGA-II算法主流程 population = initialize_population(POP_SIZE, DIM, BOUNDS) for gen in range(MAX_GEN): pop_values = np.array([evaluate(ind) for ind in population]) fronts = non_dominated_sorting(pop_values) crowding_distances = [calculate_crowding_distance(front, pop_values) for front ...
一层一层地剥离,获得一层后,去掉该层的解,对剩下的所有解进行排序。 NSGA-II,快速非支配排序 多了Sp和np,记录当前解支配的,以及能支配当前解的。 选取出第一层,再对第一层的解遍历,查找被其支配的解,将第一层的该解删除,重新计算支配解;然后逐层计算。 4.总结多目标优化基本流程: (适应度更高=解更优...
functionvalue(:,2)=g.*(1-(newpopulation(:,1)./g).^0.5); %计算第二维目标函数值 %% 非支配排序,NSGA-II论文中的算法 Sp = zeros(size(newpopulation,1)); %Sp解p支配的解的集合 np = zeros(size(newpopulation,1),1); %支配解p的解的数量 Prank = zeros(size(newpopulation,1),1); %每...
2、算法流程 首先,随机初始化一个父代种群P(0),并将所有个体按非支配关系排序且指定一个适应度值,如:可以指定适应度值等于其非支配序 i(rank),则1是最佳适应度值。然后,采用选择、交叉、变异算子产生下一代种群Q(0),大小为N。 如图,首先将第 t 代产生的新种群Q(t)与父代P(t)合并组成R(t),种群大小...
NSGA-II算法引入了精英策略,达到保留优秀个体淘汰劣等个体的目的。精英策略通过将父代与子代个体混合形成新的群体,扩大了产生下一代个体时的筛选范围。以图所示的例子进行分析,图中P表示父代种群,设其中的个体数量为n,Q表示子代种群,具体步骤如下: (1)将父代种群和子代种群合并形成新的种群。之后对新种群进行非支...
NSGA-Ⅱ算法,即带有精英保留策略的快速非支配多目标优化算法,是一种基于Pareto最优解的多目标优化算法。 1.1 Pareto支配关系以及Pareto等级 Pareto支配关系:对于最小化多目标优化问题,对于n个目标分量 f i ( x ) , i = 1… n f_i(x), i=1…n fi(x),i=1...n,任意给定两个决策变量 X a X_a...
NSGA一II的基本算法流程: (1)首先,随机产生规模为N的初始种群,非支配排序后通过遗传算法的选择、交叉、变异三个基本操作得到第一代子代种群; (2)其次,从第二代开始,将父代种群与子代种群合并,进行快速非支配排序,同时对每个非支配层中的个体进行拥挤度计算,根据非支配关系以 及个体的拥挤度选取合适的个体组成新...
NSGA-II算法流程 下面是NSGA-II算法的流程图: NSGA-II算法流程 NSGA-II算法Java实现 下面是NSGA-II算法的Java实现代码示例: // 定义个体类classIndividual{double[]objectives;doublecrowdingDistance;}// 初始化种群List<Individual>population=newArrayList<>();for(inti=0;i<populationSize;i++){Individualindividual...