这是NSGA-II的一个稳态变体,对于比较简单的优化问题,可以提高收敛性,存在局部帕雷托前沿。此外,我们启用了一个重复的检查,以确保交配产生的后代,以及与现有种群关于其可变向量的不同。 使用所提供的参数调用NSGA2的构造函数并返回一个初始化的算法对象。 from pymoo.algorithms.nsga2 import NSGA2 from pymoo.factory...
此时,启发式算法就可以派上用场,而且针对多目标问题,遗传算法NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)就可以很好的解决这个问题。 那么我们如何编程解决这个问题呢? 1. 首先我们引入包pymoo 2. 定义目标函数 3. 定义遗传算法NSGA-II 参数 4. 解决并输出结果 1. Pip install pymoo 2. 定义目标函数...
三、结束语 本次实验完整的实现了NSGA-II与MOEA/D在多目标MaxCut上的应用,通过本次实验我对于多目标优化问题的演化算法求解有了更加深入的认识,未来可能会在类似问题上(比如即将到来的数学建模美赛中)尝试使用基于演化算法的方法。
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...
多目标遗传算法NSGAII在电力系统多目标问题有广泛的应用,只要把文中的目标函数和约束条件换了,就搞定啦。 #===导入第三方库===import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mplmpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体mpl.rcParams['axes...
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，...
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....
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 ...
NSGA-II(nondominated sorting genetic algorithm II)是2002年Deb教授提出的NSGA的改进型,这个算法主要解决了第一版NSGA的三个痛点: 非支配排序的高计算复杂度 共享参数难以确定 缺少保存精英策略 针对这三个问题,在NSGA-II中,Deb提出了快速非支配排序算子,引入了保存精英策略,并用“拥挤距离”(crowding distance)替代...