nsga-ii算法原理流程 NSGA-II算法流程:初始化种群→计算个体适应度及非支配排序→基于fronts分层并计算拥挤距离→选择父代个体(优先选择fronts较前及拥挤度较小者)→执行遗传操作(交叉、变异)生成子代→合并父代与子代种群→重复非支配排序和选择直到终止条件满足。
百度爱伴功提供各种日常工作模板和学习资料,主要内容包含:算法设计与分析 试卷II、clean算法原理、ai绘画算法原理、bp算法流程、SIFT算法原理
初始化算法参数:NSGA-II算法的初始化参数包括种群规模M和迭代次数N,M代表有多少个初始的推进器分配方案,N表示在分配方案空间中搜索的次数;步骤3:将步骤1和步骤2所述的参数信息读入NSGA-II算法中;步骤4:根据推进器的配置进行编码:编码采用十进制编码方式,其中染色体的长度为染色体上基因的个数,染色体上基因的个数...
克服了ca解决多维目标问题时具有高复杂度的困难,同时引入了差分进化算法(de)的交叉变异模式对nsga-ii算法进行改进,使其收敛到帕累托最优解的速度变快,为方便说明,本实施例将上述改进算法称为“非支配文化差分进化算法”简称nscde,nscde算法流程图如图1所示,...
10.步骤4、利用nsga-ii算法求目标相对状态的最优解集x。 11.步骤5、根据最优解集x计算目标卫星与观测卫星之间的相对距离d,完成低轨单目被动粗测距。 12.本发明的效果是:1)能够在无主动测量装置的基础上对接近己方卫星进行粗测距。 13.2)只需要单目相机获得的角度信息和自身平台位置就可以进行被动测距,可以有效节...
11.根据预设迭代终止条件,利用nsga ‑ ii算法对所述多目标优化模型进行求解,得到帕累托最优解集。 12.优选地,所述决策变量包括:含铁粉料配比、烧结燃料配比和烧结溶剂配比。 13.优选地,所述约束条件为: 14.x i ∈x,i∈(1,2, … ,l) 15.y ...
以下是NSGA-II算法的基本流程的详细解释: 1. 初始化种群:NSGA-II算法的第一步是创建一个初始种群,这个种群中的每个个体代表一个可能的解决方案。这些个体是随机生成的,且每个个体都有一个与之相关的基因编码,代表了特定的解决方案。 2. 适应度评估:在NSGA-II中,适应度评估是通过计算每个个体的非支配级别和拥挤...
nsga-ii算法原理流程nsga-ii NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) is a popular multi-objective optimization algorithm that is widely used in various fields. It is an extension of the classical genetic algorithm and is designed to solve problems with multiple conflicting objectives. ...
对于一种基于nsga-ii算法的降低uuv置空率的优化方法,步骤(1.1)中所述的重力等于浮力,重心与浮心具有相同的横向、纵向坐标;航行器的总重力是艇上各部分重力的总和,包括结构重量、设备重量、有效载荷、浮力材料重量等。 对于一种基于nsga-ii算法的降低uuv置空率的优化方法,步骤(1.2)中所述的uuv构型包括流体性能学科...
在上述的基于改进的nsga-ii算法的三相配电网多目标优化方法中,步骤3的实现包括:根据步骤1.2得到的每个光伏有功功率预测值范围内光伏有功功率实际值的累积经验分布函数生成0-1随机数,再通过经验分布函数求逆生成光伏有功功率场景。 在上述的基于改进的nsga-ii算法的三相配电网多目标优化方法中,步骤4所述削减场景采用同...