在NSGA-II的迭代过程中,密度的变化是指个体在种群中的拥挤度变化。拥挤度是指个体周围的密度,即个体与其邻居个体之间的距离。NSGA-II通过计算个体在目标空间中的拥挤度来维护种群的多样性,以避免种群过早收敛到局部最优解。 NSGA-II的迭代过程包括以下步骤: 初始化种群:随机生成一组个体作为初始种群。 非支配排序:...
在提出此概念后，学者们陆续提出了一系列多目标遗传算法，如SPGA、NPGA、FFGA、NSGA等等。但是最能代表...
结合回归模型与Morris法进行不同缠绕制品性能表征参数对各工艺参数的敏感度排序,并得到各工艺参数的相对稳定区间,通过缠绕成型试验验证敏感度分析的有效性.以缠绕制品的层间剪切强度大,孔隙率小为目标,通过主成分分析(PCA)得到层间剪切强度的贡献率为60.9%,孔隙率的贡献率为39.1%,利用NSGA-II算法获得工艺参数最优解...
GIS盆式绝缘子固化过程参数优化研究 盆式绝缘子固化过程中多物理场的准确模拟.使用径向基函数(RBF)神经网络对盆式绝缘子的固化过程形成代理模型,加快了计算速度.并使用NSGA-II多目标遗传算法对固化过程... 朱卫宇 - 《西安理工大学》 被引量: 0发表: 2024年...
💼本课程主要为技术辅导,专注于对人工神经网络建筑性能预测算法应用,在此基础上提供基于NSGA-II多目标遗传算法和强化学习两种优化工作流的部署和应用,从而帮助初学者实现”AI+建筑”的入门。•🙌适合谁?建筑,景观,可持续•📆课程安排🔻10课时的密集训练营,导师全程陪伴指导,从基础知识到研究方法,再到论文...
基于NSGA-II算法的缠绕过程多目标工艺参数优化 基于复合材料缠绕成型工艺过程,采用响应面法设计湿法缠绕成型试验,以缠绕制品的层间剪切强度,孔隙率为关键性能指标,根据试验结果建立缠绕张力,胶辊间隙,缠绕速度对缠... 韩宇泽,刘雁鹏,任中杰,... - 《复合材料学报》 被引量: 0发表: 2024年 基于NSGA-II算法的激光...