1.2 基本流程 1.3 流程图 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码实现 1NSGA-II 算法 1.1 算法简介 NSGA-III算法以NSGA-II算法的框架为基础,以参考点为基础的一种非支配排序遗传算法。二者虽基本框架相似,但选择的体系却发生了重大...
首先我们分析一下算法的流程图: 定义初始变量 计算参考点个数 生成初始种群 应用非支配排序机制 如果迭代次数小于最大迭代次数 对两个父代个体做选择交叉操作(概率为Pc) 再次应用非支配排序机制 对种群执行标准化操作(Step 1) 寻找关联个体的参考点和最优解集(Step2) 执行精英保留操作(Step3) 将精英个体保存至下...
2.7 NSGA-III-TV 算法流程描述 NSGA-III-TV 流程图如图 7 所示,图中所示红 色部分为本文主要改进之处. 开始 OS 随机初始化+MS 初始化(GLR) 解码,快速非支配排序 OS 染色体 TA 初始化,参考点初始化 解码,快速非支配排序 计算每个目标函数的最小值 NSGA-III-TV 主要采用 2 种混合初始化方式完 成种群初始...
附图说明 [0029] 图1为基于NSGA‑III的InSAR卫星集群构型优化设计流程图; [0030] 图2为使用NSGA‑III算法对集群构型进行优化设计得到的Pareto最优解; [0031] 图3为卫星集群的“同心环”构型在相对坐标系中的三维轨迹示意图; [0032] 图4为星间距离在一个轨道周期内的变化曲线示意图; [0033] 图5为长短...
附图说明 [0089]图1为本发明的方法流程图; [0090]图2为24小时内中国南部某地接收到的待分解的总APC指令,共288次; [0091]图3为本发明中24小时内进行共288次APC指令分解下的风电机组功率响应量和风 电机组的最大功率响应量; [0092]图4为本发明中24小时内进行共288次APC指令分解下的光伏机组功率响应量和光 ...
对于联邦学习的三目标优化模型,本发明使用fnsga-iii算法来求解, 以获得一组pareto最优解,其算法流程图如图4所示。 [0089] fnsga-iii首先采用快速贪婪初始化产生大小为n的初始种群,即第一代 父代种群,并将对应的变量编码为二进制和实值染色体。其迭代过程主要是 采用二元锦标赛选择 ...
使用nsga-iii算法对机械臂关节轨迹进行优化,其优化过程包含以下步骤,其流程图如图2所示。 [0101] s1:初始化:初始化nsga-iii算法的相关参数、初始化最大迭代次数、初始种群; [0102] s2:筛选:按照优化目标进行非支配排序,从父代中选择子代种群; [0103]
图1为基于nsga-iii的insar卫星集群构型优化设计流程图; [0030] 图2为使用nsga-iii算法对集群构型进行优化设计得到的pareto最优解; [0031] 图3为卫星集群的“同心环”构型在相对坐标系中的三维轨迹示意图; [0032] 图4为星间距离在一个轨道周期内的变化曲线示意图; ...