NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)是解决多目标优化问题的一种有效算法,由Deb等人于2002年提出。该算法以其快速的非支配排序方法、拥挤度计算策略和精英保留机制,在处理多目标优化问题时表现出色,受到广泛关注和应用。本文将详细介绍NSGA-II算法的基本原理、关键步骤及其数学模型,并通过一个具体案例进行...
NSGA-II关键子程序算法 1. 快速非支配排序算法 多目标优化问题的关键在于求取Pareto最优解集。NSGA-II快速非支配排序是依据个体的非劣解水平对种群M进行分层得到Fi,作用是使得解靠近pareto最优解。这是一个循环的适应值分级过程,首先找出群体中的非支配解集,记为F1,将其所有个体赋予非支配序irank=1(其中irank是...
NSGA-I,复杂度较高 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: ...
NSGA-II为改良过可以用于多目标优化场景的遗传算法,是NSGA算法的2.0版本,据说一定程度解决了(1)计算复杂度高(从 O(MN3) 降到了 O(MN2) ,M为目标数,N为种群数);(2)缺少最优筛选(也就是精英主义);(3)需要定义共享参数;这三个问题。 这些虚虚夸夸的我也不懂 ,直接进入主题,首先什么叫支配呢?也就是: ...
NSGA-II是由Kalyanmoy Deb于2000年提出的,是对原始NSGA算法的改进和扩展。 NSGA-II的核心思想是通过遗传算法的进化过程来不断优化种群中个体的适应度,以便在多个目标函数之间找到一组平衡的解。它通过引入非支配排序和拥挤度距离来评估个体之间的优劣,以保留种群中的多样性,并促进帕累托前沿的均匀分布。 该算法的...
NSGA-II,也称为非支配排序遗传算法II,是一种用于解决多目标优化问题的遗传算法。我们可以从以下几点去深入了解:1、算法的背景与特点;2、核心步骤与算法流程;3、主要应用领域;4、与其他遗传算法的对比;5、算法的优势与局限性;6、未来的发展趋势。 1、算法的背景与特点 ...
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;...
遗传算法中的交叉操作是 对NSGA-II 源码分析的 最后一部分, 这一部分也是我 从读该算法源代码和看该算法论文理解偏差最大的 函数模块。 这里,首先提一下,遗传算法的 交叉操作、变异操作都是需要设定概率的, 即交叉概率和变异概率。 假设种群个体 大小为 popsize , 那么交叉操作需要进行 popsize/2 次 , 变异...
NSGA-II(二代非支配排序遗传算法) NSGA-II为改良过可以用于多目标优化场景的遗传算法,是NSGA算法的2.0版本,据说一定程度解决了(1)计算复杂度高(从 O\left( MN^{3}\right) 降到了 O\left( MN^{2}\right) ,M为目标数,N为种群… saiwang NSGA-II paper解读 一、了解基本概念 非支配排序:对于A,B。M(...