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...
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...
没有精英策略;精英策略可以加速算法的执行速度,而且也能在一定程度上确保已经找到的满意解不被丢失。 需要指定共享半径 。 二、带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGA-II) 2000年,Deb又提出NSGA的改进算法一带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II),针对以上的缺陷通过以下三个方面进行了改进: 提出了快速非支配排...
对比测试:将NSGA-II算法与其他多目标优化算法(如MOEA/D、SPEA2等)进行比较,通过实验结果评估NSGA-II算法的性能。 案例分析:选择一些典型的多目标优化问题(如ZDT系列测试函数),使用NSGA-II算法进行求解,并分析求解结果的质量。 收敛性分析:观察算法在迭代过程中的收敛情况,评估算法是否能够有效收敛到Pareto前沿。 多样...
python通过nsga-ii算法实现配电网方案优化,本人最近研究NSGA2算法,网上有很多示例代码,但是基本没有注释,代码看起来很头疼,因此我最近把整个代码研读了一遍,并做上中文注释,希望可以帮助到一些和我一样的初学者们。贴出代码之前,首先介绍一下NSGA2遗传算法的流程图
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。直到达到最大的迭代次数或残差平方和小于某个值,返回最优种群。
没找到引用刘颖论文的英文文献。 我无语了,看了一天的NSGA-II代码,在github找到的一个Python实现,标星也不少,结果错误百出,我草草草草的曹! 在GSDN上看到大佬写的NSGA2算法的详细介绍和代码实现的链接 多目标进化算法——NSGA-II(python实现)_nsga python
由于NSGA-II是基于遗传算法的,所以在讲解NSGA-II之前,我们先对遗传算法有一些基本的了解——遗传算法经常用于单目标优化问题,所进行操作的基本流程如下 通过解的二进制值进行交叉变异产生不同的解 依据适应度函数,得到每个解的适应值 根据适应值的大小来对当前解集合,进行排序筛选。
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，...