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...
NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)是一种多目标优化算法,非常适合于解决具有多个目标的优化问题。本文将教你如何使用Python实现NSGA-II算法。我们将通过以下步骤来逐步完成这一过程,并提供相关代码示例和详细注释。 整体流程 以下是实现NSGA-II的基本步骤: 逐步实现 接下来,我们将详细介绍每一个步骤...
defnsga2(pop_size,num_variables,generations,mutation_rate):# 初始化种群population=initialize_population(pop_size,num_variables)forgenerationinrange(generations):# 评估种群objectives=evaluate_population(population)# 进行非支配排序fronts=non_dominated_sort(objectives)# 计算拥挤度distances=crowding_distance(obje...
Problem): # 继承Problem父类 def __init__(self): name = 'NSGA2算法' # 初始化name(函数名称,可以随意设置) M = 2 # 优化目标个数(两个x) maxormins = [1] * M # 初始化maxormins(目标最小最大化标记列表,1:最小化该目标;-1:最大化该目标) Dim = 1 # 初始化Dim(决策变量维数) var...
1#nsga2.py2importnumpy as np345classindividual:6def__init__(self, dna):7self.dna =dna8self.dna_len =len(dna)910self.f =None11self.rank = -112self.crowding_distance = -1#越远 多样性越好1314def__gt__(self, other):15ifself.rank >other.rank:16returnTrue17ifself.rank == other....
1#nsga2.py2importnumpy as np345classindividual:6def__init__(self, dna):7self.dna =dna8self.dna_len =len(dna)910self.f =None11self.rank = -112self.crowding_distance = -1#越远 多样性越好1314def__gt__(self, other):15ifself.rank >other.rank:16returnTrue17ifself.rank == other....
下面是一个简单的NSGA-II算法的Python实现: ```python import random #定义目标函数 def obj_func(x): return [x[0]**2, (x[0]-2)**2] #定义个体类 class Individual: def __init__(self, x): self.x = x self.obj_values = obj_func(x) self.rank = None self.crowding_distance = None...
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，...
这里，我们选择了NSGAII算法来进行多目标优化。NSGAII是一种常用的多目标优化算法，能够处理多个目标函数的问题。运行算法：algorithm.run(100) # 运行100次迭代 我们运行算法100次迭代，让NSGAII算法在给定的问题上进行搜索和优化。输出优化结果：for solution in algorithm.result: print(solution.variables, solut...
NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)是一种非常流行的多目标优化算法,适用于处理具有多个冲突目标的问题。 2. 编写目标函数,包含多个需要优化的目标 假设我们要优化两个目标函数: f1(x) = x[0]**2 + x[1]**2 f2(x) = (x[0]-1)**2 + x[1]**2 python import numpy as np ...