可以结合应用场景着手改进,例如,针对自己的场景,提出新的初始化、计算拥挤距离的方式。 5.1 代码分析 yarpiz.com(代码很清晰,还有机器学习、多目标优化的代码) python版本直接搜索NSGA-II python 在写两层循环的时候,第一层for i in (1:n), 第二层只要for j in (i+1,n)。 因为第一次已经对比过一些解。
这段代码实现了NSGA-II算法的基础框架和关键组件,包括初始化种群、遗传操作(选择、交叉、变异)、非支配排序和拥挤度计算。你可以根据需要调整目标函数、种群大小、解向量长度和迭代次数等参数来适应你的具体问题。
1 概述 基于非支配排序遗传算法(NSGA-II)的综合能源优化调度是一种常用的方法,用于解决能源系统中的多目标优化问题。该方法将非支配排序和遗传算法相结合,通过演化算法的方式搜索出一组最优解,这些解在多个目标函数的情况下不可被其他解所支配。 下面是基于NSGA-II的综合能源优化调度的一般步骤: 1. 定义问题:确定...
NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)是一种多目标优化算法,非常适合于解决具有多个目标的优化问题。本文将教你如何使用Python实现NSGA-II算法。我们将通过以下步骤来逐步完成这一过程,并提供相关代码示例和详细注释。 整体流程 以下是实现NSGA-II的基本步骤: ...
多目标遗传算法 --- NSGA-II (部分源码解析) 临时种群生成新父代种群 fillnds.c,以上代码,83行代码之前和rank.c中代码基本一致,其功能就是选出当前种群的非支配解。85行到99行代码,意思是,如果该层个体加入到新种群中后个体总数不超过设定的种群个体数则直接加入
else %计算每个算法的Spacing,Spacing越小说明解集分布越均匀 ResultData=Spacing(Obtained_Pareto);%计算的Spacing end 实验结果: Kursawe: Poloni: Viennet2: 盘式制动器设计: 三、完整MATLAB代码
读代码——NSGAII source code #Program Name: NSGA-II.py#Description: This is a python implementation of Prof. Kalyanmoy Deb's popular NSGA-II algorithm#Author: Haris Ali Khan#Supervisor: Prof. Manoj Kumar Tiwari#Importing required modulesimportmathimportrandomimportmatplotlib.pyplot as plt#First ...
由第4行代码可知, mutation_pop 函数 对新种群( child_pop ) 进行变异操作。 由第5行代码可知,decode_pop 函数 为对二进制编码的遗传个体进行解码操作。 由第6行代码可知,evaluate_pop 函数 是对新种群( child_pop ) 进行多目标函数值的计算。
(1)部分代码 (2)部分结果 pareto前沿: 第1种.将两个目标函数值归一化相加,取相加后最小的目标值的粒子,即寻找折衷解并画图 第2种寻找总成本最低时的解并画图 第3种寻找运行成本最低时的解并画图 第4种寻找环境保护成本最低时的解并画图 四、完整MATLAB代码 ...
可以结合应用场景着手改进,例如,针对自己的场景,提出新的初始化、计算拥挤距离的方式。 5.1 代码分析 yarpiz.com(代码很清晰,还有机器学习、多目标优化的代码) python版本直接搜索NSGA-II python 在写两层循环的时候,第一层for i in (1:n), 第二层只要for j in (i+1,n)。 因为第一次已经对比过一些解。