整体流程 以下是实现NSGA-II的基本步骤: 逐步实现 接下来,我们将详细介绍每一个步骤的实现方法及所需代码。 1. 确定目标 在多目标优化中,可以选择不同的目标函数。为了示例,我们将优化两个简单的目标函数: 目标1: minimize f1(x, y) = x^2 + y^2 目标2: minimize f2(x, y) = (x - 1)^2 + (y...
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。
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 https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZeTlptt
131. 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, 97行代码,调用 assign_crowding_distance_indices , 计算加入个体的拥挤距离。 101行代码 到 108行代码,如果超出总体数...
部分代码: for t=1:24 % (2) 冷能平衡约束 Pec(:,t)=-(Pmt(:,t)*0.8*1.2-Pc(:,t)); %电制冷机功率利用平衡求解 end for t=1:24 % (1) 电能平衡约束 Pg(:,t)=-(Pmt(:,t)+Ppv(:,t)-Pec(:,t)/4-Pgs(:,t)-Pel(:,t)) ; %=0%电制冷机功率利用平衡求解 ...
1.算法简介 NSGA-II在引入算术交叉算子的同时,提出并引入累积排序适应度赋值策略。实验表明,INSGA具有更高的收敛速度和更好的种群多样性。 2.部分核心代码 clc;clear;close all;warning off;addpath 'func\'%% parametres settingnvar=3; % number of variablelb=[-4 -4 -4]; % lower boundub=[4 4 4]...
这段伪代码就是整体迭代过程,首先将亲代 Pt 和子代 Qt 的个体放到一个数组为 Rt ,对 Rt 进行非支配排序,也就是物以类聚地分组,然后将最优的梯队拿出来组成新的亲代(并且在这个过程中计算拥挤距离),但是种群数量有限,所以到了再加一个梯队就超出种群数量的时候,就需要对这个边缘梯队做一个淘汰,这时候拥挤距离...
按照个体的不同 目标函数 序号(objcount), 对种群序号数组obj_array按照拥挤距离进行快速排序。 1/*Randomized quick sort routine to sort a population based on crowding distance*/2voidquicksort_dist(population *pop,int*dist,intfront_size)3{4q_sort_dist (pop, dist,0, front_size-1);5return;6}...
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 ...
2.2 Python代码学习 3 一点拓展知识 1 电力系统环境经济调度数学模型 2 算例——IEEE10节点 2.1 数据 我弄成一个表格,方便编程读写: 2.2 Python代码学习 本文只展现部分代码,全部代码点这里 多目标遗传算法NSGAII在电力系统多目标问题有广泛的应用,只要把文中的目标函数和约束...