nsga-ii计算流程 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
1.2 快速非支配排序 假设种群大小为P,该算法需要计算每个个体p的被支配个数 n p n_p np和该个体支配的解的集合 S p S_p Sp这两个参数。遍历整个种群,该参数的计算复杂度为 O ( m N 2 ) O(mN^2) O(mN2)。该算法的伪代码如下: 1.计算出种群中每个个体的两个参数 n p n_p np和 ...
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...
评估种群个体的适应度。 非支配排序是NSGA-II算法的核心步骤之一。其目的是将种群分成若干层次,每一层次的个体都是不被其他层次的个体支配的。 非支配排序 设种群为P,其中包含N个个体。对于种群中的每个个体xi,计算它的支配个体数ni以及被其支配的个体集合Si。 如果对于两个个体xi和xj,满足: \forall k \in\{1...
NSGA-II 1.1 背景和概念 多个目标函数同时优化 在两个或多个相互冲突的目标之间进行权衡的情况下作出最优决策 (若优化方向一致,可以加权转化为单目标) 优化的结果是一组解(曲线或者曲面): 决策边界——帕累托前沿,即帕累托最优 2.1 基本原理 智能优化基本流程 ...
下面将详细介绍NSGA II算法原理及实现流程。 二 算法实现 2.1 基础概念 ①多目标优化问题描述 定义带约束的多目标问题MOO(mulit object optimization)为: 其中,为 目标函数数量, 为约束数量。 ②Pareto支配(Pareto Dominance) 定义 ,若对所有的, ,都有
NSGA一II算法的基本思想为: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;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的父代种群;...
NSGA-II关键算法(步骤) 1.先对M个个体求pareto解。然后得到F1,F2……等这些pareto的集合。 2.把F1的所有个体全部放入N,若N没满,继续放F2,直到有Fk不能全部放入已经放入F1、F2、…、F(k-1)的N(空间)。此时对Fk进行求解。 3.对于Fk中的个体,求出Fk中的每个个体的拥挤距离Lk[i](crowding distance),在fk...