nsga-ii计算流程 NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II)是一种基于遗传算法的多目标优化算法。其计算流程主要包括以下几个步骤: 1.初始化种群:随机生成一个初始种群,包含一定数量的个体。每个个体表示一个解,解的维度与问题相关。 2.计算适应度函数:根据问题的特点,为每个个体计算适应度函数值。适应...
算法流程如下: 首先计算每个解的np和Sp,这需要O(MN2)时间复杂度,同时得到了第一前沿面F 1 \mathcal{F1}F1。第二部分就是计算其余的前沿面,需要遍历前沿面中的每个解以及这个解的Sp集合,将对应解p的np值减一,如果np值减为0了,就加入下一前沿面集合,这部分需要O(N2)时间复杂度。由于第一部分和第二部分是...
NSGA一II的基本算法流程: (1)首先,随机产生规模为N的初始种群,非支配排序后通过遗传算法的选择、交叉、变异三个基本操作得到第一代子代种群; (2)其次,从第二代开始,将父代种群与子代种群合并,进行快速非支配排序,同时对每个非支配层中的个体进行拥挤度计算,根据非支配关系以 及个体的拥挤度选取合适的个体组成新...
,也就是说:如果两个个体的非支配排序不同,取排序号较小的个体(分层排序时,先被分离出来的个体);如果两个个体在同一级,取周围较不拥挤的个体。 2、算法流程 首先,随机初始化一个父代种群P(0),并将所有个体按非支配关系排序且指定一个适应度值,如:可以指定适应度值等于其非支配序 i(rank),则1是最佳适应...
NSGA-II算法流程 NSGA-II算法Java实现 下面是NSGA-II算法的Java实现代码示例: // 定义个体类classIndividual{double[]objectives;doublecrowdingDistance;}// 初始化种群List<Individual>population=newArrayList<>();for(inti=0;i<populationSize;i++){Individualindividual=newIndividual();// 初始化个体的目标值indivi...
相应的程序流程图如下图所示。 3.1 快速非支配排序算法 3.2 拥挤度和拥挤度比较算子 挤度是指种群中给定个体的周围个体的密度,直观上可表示为个体。周围仅仅包含个体。本身的最大长方形的长,用nd表示, 拥挤度的算法如下: 3.3拥挤度比较算子 3.3 两种算法对比及II代的改进:...
经过三轮排序实际上Pareto最优解集就找到了,即{A,B,C,X},它们为第一层次非支配个体,从图中也可以看出。在排序的同时实际上D集合也在同时进行排序(操作和上述流程相同),因为最终我们想要得到的种群个体的非支配层次关系。 D集合排序 D1集合:{K,J,D}排序后:{J},K,{D} ; ...
NSGA-II算法的流程如图5所示,首先初始化种群POP后进行非支配排序和拥挤度计算得到进化代数Gen=1;然后对种群进行选择-交叉-变异操作生成子代种群POP_n;接着将父代种群POP与子代种群POP_n合并后进行非支配排序和拥挤度计算,运用精英策略保留优秀个体生成新的父代种群POP;最后判断遗传代数是否满足设定值,若不满足则重复...
算法流程 Q_t 为P_t 群体的后代,两个群体的个体数都为N。当符合终止条件时,算法停止运行。图中高亮的三处地方分别对应快速非支配排序,计算聚集距离,构造偏序集。 因此NSGA-II的时间花费有三部分构成: 快速非支配排序(non-dominated sort): O(M(2N)^2) 计算聚集距离(crowding distance assignment):O(M(2N)...
首先，算法通过多目标进化过程，编码城市排序问题，每个解表示为城市编号的排列。适应度函数考虑旅行商的行走距离和成本，成本矩阵通过随机数引入动态性。Inver-Over交叉算子是关键动态优化组件，通过实例演示了如何在解中进行城市交换和调整。算法流程包括编码、交叉（Inver-Over）、变异、快速非支配排序（NSGA-...