如图所示,直观上看,解i的拥挤系数就是虚线矩形周长的一半。 C、主程序 种群初始化:随机创建父代种群P0,为父代种群利用快速非支配排序算法计算出非支配等级,并利用二进制锦标赛机制重组以及变异算子生成大小为N的子代种群。 子代个体选择 代码实现 参考博客链接 https://www.omegaxyz.com/2017/05/04/nsga2matlabzd...
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...
多目标遗传算法 --- NSGA-II (部分源码解析) 非支配排序、分层 rank.c,该非支配分层基本思想是设置两个双向链表(origcur),orig链表里面存放所有待分层排序的个体索引,cur链表中的元素为分层结束后该层的个体索引。每次在orig中取出的元素对应的个体为a,cur 中取
tourselect.c 文件中共有两个函数: selection (population *old_pop, population *new_pop) individual* tournament (individual *ind1, individual *ind2) 首先,第一个函数代码如下: 1/*Routine for tournament selection, it creates a new_pop from old_pop by performing tournament selection and the crossov...
NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II),即带有精英保留策略的快速非支配多目标优化算法,是一种经典的多目标优化算法。以下是对NSGA-II多目标算法的详细介绍: 一、算法背景 NSGA-II由Srinivas和Deb于2000年提出,它是NSGA(Non-dominated Sorting Genetic Algorithms)的改进版。NSGA-II在运行速度和解集的收...
举例中，初始种群经过多轮排序后，会形成非支配层次关系，例如第一层次非支配解集{A,B,C,X}，第二层次至第四层次的解集也依次确定。这里需要注意，排序过程中的基准数选择对结果有影响，非支配层次关系的确定需要仔细分析。非支配排序是多目标优化中的重要工具，通过这种方法，可以系统地构建和分析Pareto...
NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)是一种多目标优化算法,它基于遗传算法的原理和方法,并结合非支配排序和拥挤度分配的策略来寻找Pareto前沿解。 NSGA-II的主要原理包括以下步骤: 1.初始化种群:使用随机生成的个体组成初始种群。 2.评估适应度:对每个个体进行适应度评估,即计算个体在各个目标函数...
权衡关系的存在导致GI的规划决策难以同时实现多项服务的最大化供给,对某项服务的片面追求,很可能导致对部分服务供给的负面影响。因此,近年来,关于GI布局的研究从以提高连通性的网络优化逐渐向实现多项生态系统服务协同增益的方向转变。即从形...
Multi-objectiveSecurityNSGA-II-CEconomicalMulti-cloud computing is an attractive technology for many reasons including user's data security. This work offers a solution to the problem relative to Multi-Cloud Storage (MCS), i.e., how to allocate partial data among different cloud service providers...
/* # define ctp5 */ /* # define ctp6 */ /* # define ctp7 */ /* # define ctp8 */ /* Test problem SCH1 # of real variables = 1 # of bin variables = 0 # of objectives = 2 # of constraints = 0 */ #ifdef sch1 ...