通过用Inf值分配绑定解决方案来选择它们。 计算每个目标的第m个最大值和最小值,得到归一化的分母。 对第i个个体的m个目标的拥挤距离求和 计算拥挤度是为了保存下来相似程度较低的解,保持解空间的多样性 结论 NSGA-II是基于非支配排序方法的精英主义MOEA。在实践中,NSGA-II仍然是一种经典的方法,它可以找到一个更...
NSGA-II 算法在解决此类问题时具有较好的可行性，本文主要介绍NSGA-II 算法的发展与原理，并以模拟工业生产的实际情况给出了简单的应用案例。 关键词 多目标优化，NSGA-II 算法，Pareto 占优 Research on the Practical Application of NSGA-II Algorithm for Multi-Objective Optimization Zhiheng Xiang, Bingzhe ...
该代码是免费提供的 Tamilselvi Selvaraj NSGA II Matlab 代码的修改版本,能够解决带约束的混合整数非线性规划。 使用上述算法解决了几个基准问题,包括整数变量的问题。 指导方针: 打开“NSGA_II_Abril_Test.m”。 选择您想要的“p”基准问题(p=2 ---> ZDT1 问题)。 运行“NSGA_II_Abril_Test.m” ...
在个人电脑上进行优化,采用Intel Core 2 Duo处理器T5450为1.66和1.33 GHz,并且使用多目标遗传算法工具箱gamultiobj的求解,在matlab NSGA-II是基于2.00 GB的RAM。使用matlab工具箱gamultiobj,需要设置一些参数。这些包括的变量,目标函数和约束条件的数目。健身功能,钟特拉华换热器模型被用来返回该地区,并抽力矢量形式。决策...
3个输入参数分别是:喷头移动速度v,步进l,靶具高度s. 4个输出变量分别是:加工深度d, 表面粗糙度Ra1, 表面粗糙度Ra2, 材料去除速度m. 现在想要应用遗传算法NSGA-II来解决多目标求最优解集问题,约束条件如下: 1.表面粗糙度Ra1和Ra2越小越好 2.材料去除速度m越大越好...