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...
引入拥挤度和拥挤度比较算子,这不但克服了NSGA算法中需要人为指定共享参数 的缺陷,而且将拥挤度作为种群中个体之间的比较准则,使得准Pareto域中的种群个体能均匀扩展到整个Pareto域,从而保证了种群的多样性。 4.快速非支配排序 在NSGA算法中采用的是非支配排序方法,该方法的计算复杂度是O( mN^3),而在NSGA-II算法中...
?NSGA II核心算法主要由两部分构成:快速非支配排序、拥挤比较算子,文章中选用的选择策略为tournament selection(锦标赛选择法),其他重组、变异算子等步骤与基本遗传算法没有太大的差异。参考:遗传算法解决单目标优化的MATLAB编程。 Fast nondominated sorting approach ...
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算法主要包括以下几个步骤: 初始化种群 评估种群个体的适应度 非支配排序 拥挤度计算 选择操作 交叉和变异操作 精英保留 终止条件检查 初始化种群 首先,随机生成一个初始种群 ,种群大小为 。每个个体对应一个潜在解 。 对于种群中的每个个体,计算其所有目标函数值,即计算每个 对应的 。评估种群个体的适应度...