NSGA一II算法的基本思想为: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;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的父代种群;...
NSGA一II算法的基本思想为: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;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的父代种群;...
NSGAII(带精英策略的非支配排序的遗传算法)✕✕NSGA一II算法的基本思想为: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;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...
从二目标优化问题来看,就像是该个体在目标空间所能生成的最大的矩形(该矩形不能触碰目标空间其他的点)的边长之和。拥挤度示意图如图2所示。 3.在以上两点的基础上,使用精英保留策略 4.整体算法框架 NSGA-Ⅱ算法的基本思想为: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...
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...
在给出DMOIO算法流程图前,我们用Dlist矩阵储存动态城市的城市编号、XY坐标及对应动态算子的类型,其中插入算子类型用1表示,删除算子类型用2表示,转换算子类型用3表示。Dlist矩阵示意如下,其中城市7、8、9为新增城市,城市1为删除城市,城市2、6为改变位置的城市。
NSGA采用的非支配分层方法,可以使好的个体有更大的机会遗传到下一代;适应度共享策略则使得准Pareto面上的个体均匀分布,保持了群体多样性,克服了超级个体的过度繁殖,防止了早熟收敛。流程图如下: NSGA与简单的遗传算法的主要区别在于:该算法在选择算子执行之前根据个体之间的支配关系进行了分层。其选择算子、交叉算子和...
(3)根据NSGA-II遗传算法的特点,将NSGA-II遗传算法应用到锂电池均衡系统的设计,形成了一套需要权衡多个均衡指标时,选取合适的均衡阈值的计算框架。 1 锂电池均衡指标的优化问题 锂电池均衡系统的设计流程分为均衡拓扑的选取、均衡策略的设计、多个均衡指标的优化3个步骤,流程图如图2所示。首先确定适合本次应用的均衡拓...
并结合⼀些伪代码,流程图对遗传算法算法本⾝进⾏了分析,阅读了⼀定的材料之后给出利⽤⾃⼰写的简单的具有“变异算⼦”,“交叉算⼦”,“选择算⼦”的代码完成对飞机巡航路线的设计。最后利⽤Matlab的gamultiobj函数实现对布置的课后作业的求解。关键词:多⽬标规划;智能优化算法;遗传算法;Pareto ...
望堡兰 堡 参数量级不一致等因素,定义同级化个体综合距离D 至 如下 : D =D l {+D {,JrI+D,{￡ I+ 嚷,~/lLml+ ml+D,~/I J+ l (7) 图3 改进型NSGA—II算法流程图 其中: 表示集总参数 yl的倍程灵敏度, 为各集总 Fig.3ProcessofimprovedNSGA—IIalgorithm 参数; ,D ,Dcl1分别表示独立集...