这段代码实现了NSGA-II算法的基础框架和关键组件,包括初始化种群、遗传操作(选择、交叉、变异)、非支配排序和拥挤度计算。你可以根据需要调整目标函数、种群大小、解向量长度和迭代次数等参数来适应你的具体问题。
在多目标优化问题中,我们需要同时考虑多个目标函数,找到一个帕累托前沿。NSGA-II是一种流行的多目标进化算法,用于解决这类问题。下面我们将使用Python实现NSGA-II算法。首先,我们需要定义一个适应度类,用于计算每个个体的适应度。假设我们有两个目标函数f1和f2,可以定义如下: import numpy as np class Fitness: def...
我们的目标是最小化已知的真实杆长和所求杆长的误差。 1.遗传算法 遗传算法的流程如下图。基本思路是随机生成种群,通过运动学反解求出每个个体对应的杆长,计算出与真实杆长的残差平方和。之后进行选择、交叉、变异产生子种群,将种群和子种群合并和排序,选择残差平方和较小的N个个体进入下一代。直到达到最大的迭...
拥挤距离(Crowding Distance)是NSGA-II算法中的一个关键概念,用于衡量个体在非支配前沿中的稀疏程度。通过计算拥挤距离,可以在选择过程中优先保留那些位于稀疏区域的个体,从而维持种群的多样性。 算法的步骤是先初始化种群,将其拥挤距离置为0;然后按目标排序,对于每一个目标函数,按照该目标函数值对前沿中的个体进行排序...
python实战带精英策略的非支配排序遗传算法一NSGAII 非支配排序遗传算法nsga ii,非支配排序遗传算法(NSGA,NSGA-II)一、非支配排序遗传算法(NSGA)1995年,Srinivas和Deb提出了非支配排序遗传算法(Non-dominatedSortingGeneticAlgorithms,NSGA)。这是一种基于Pareto最优
在实现NSGA-II(非支配排序遗传算法)之前,理解算法及其步骤非常重要。下面的表格展示了实现这个算法的基本流程: 每一步的代码实现 下面将详细说明每一步需要做什么,以及相应的代码示例。 1. 初始化种群 importnumpyasnpdefinit_population(pop_size,n_variables):returnnp.random.rand(pop_size,n_variables)# 随机初...
NSGA-II所做的其实就是把排序的依据改变——就是“如何评判一个解的优劣”,在传统遗传算法中,使用的是适应度函数值,这也是因为传统遗传算法多用在单目标的优化问题中,使用能够使用这一个指标来判断。 下面是遗传算法中一些名词的对应关系: NSGA-II ...
NSGA-II算法的编码方式与遗传算法一致，采用实数编码。其选择、交叉和变异策略也与遗传算法相同，但引入了快速非支配排序和计算拥挤距离的特性，使算法能够有效地寻找多个非劣解。快速非支配排序策略通过比较个体之间的支配与非支配关系，将种群分层。计算拥挤距离的概念用于衡量个体在非支配前沿中的稀疏程度，...
多目标函数加权方法:给多目标函数加以各种权重,转化为单目标优化问题;相对于传统方法中的固定权重,这类方法通常会在遗传操作前以一定规律生成权重,指导个体的多方向搜索。代表性的算法有Ishibuchi的random weight GA和Gen-Cheng的adaptive weight GA等。 NSGA-II算法解析 ...
NSGA-II算法的python实现(包含详细注释案例)St**tm 上传69KB 文件格式 zip python NSGA-II NSGA-II算法的python实现(包含详细注释案例) 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 java:判断一个数是否为素数的函数 2025-03-28 15:21:59 积分:1 ...