NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)是一种基于遗传算法的多目标优化方法,它引入了帕累托最优集合的思想。NSGA-II算法主要由三个部分组成:快速非支配排序方法、拥挤比较算子和主程序。快速非支配排序方法是将解集分解为不同次序的Pareto前沿的过程,其目的是快速识别非支配解,即那些在所有目标函数上都...
NSGA-II是基于的非支配排序的方法,在NSGA上进行改进,也是多目标进化优化领域一个里程碑式的一个算法。 NSGA-Ⅱ算法是 Srinivas 和 Deb 于 2000 年在 NSGA 的基础上提出的,它比 NSGA算法更加优越:它采用了快速非支配排序算法,计算复杂度比 NSGA 大大的降低;采用了拥挤度和拥挤度比较算子,代替了需要指定的共享半...
目前已有多种算法被用于GI多目标优化研究当中,其中非支配排序遗传算法NSGA-II(fast elitist non-dominated sorting genetic algorithm)作为进化算法的一种,其基于帕累托的优化模式及快速收敛的特性使之成为应用最为广泛的多目标优化算法。基于帕累...
NSGA-II适合应用于复杂的、多目标优化问题。是K-Deb教授于2002在论文:A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm:NSGA-II,中提出。在论文中提出的NSGA-II解决了NSGA的主要缺陷,实现快速、准确的搜索性能。NSGA的非支配排序的时间复杂度为O(MN3)O(MN3),在种群规模N较大时排序的速度会很慢。NSGA-II使...
摘要:在研究电动汽车用户充电需求的前提下,利用蒙特卡洛方法对2种不同充电方式进行模拟并对其进行分析;分析用户响应度对电动汽车有序充电的影响,建立峰谷分时电价对电动汽车负荷影响的模型,在模拟出电动汽车无序充电负荷的基础上,用实际案例对模型进行验证,利用多目标优化遗传算法进行求解,验证峰谷分时电价对电网负荷优化...
NSGA(非支配排序遗传算法)、NSGAII(带精英策略的非支配排序的遗传算法),都是基于遗传算法的多目标优化算法,都是基于pareto最优解讨论的多目标优化. 2 部分代码 clear all 1. clc 1. global V M xl xu etac etam p pop_size pm 1. %% 程序开始运行 ...
摘要:在研究电动汽车用户充电需求的前提下,利用蒙特卡洛方法对2种不同充电方式进行模拟并对其进行分析;分析用户响应度对电动汽车有序充电的影响,建立峰谷分时电价对电动汽车负荷影响的模型,在模拟出电动汽车无序充电负荷的基础上,用实际案例对模型进行验证,利用多目标优化遗传算法进行求解,验证峰谷分时电价对电网负荷优化...
NSGA-II algorithm磁流变悬置集总参数优化是设计高性能发动机悬置的关键。为克服以往悬置优化中优化目标单一、优化目标选取不合理、未考虑实际加工可行性等问题,建立单自由度磁流变悬置隔振系统数学模型,提出倍程区间灵敏度分析法,对各集总参数灵敏度进行分析,并以此为依据选取优化变量。以发动机常用转速激振频率段的力...
NSGA-II 算法在解决此类问题时具有较好的可行性，本文主要介绍NSGA-II 算法的发展与原理，并以模拟工业生产的实际情况给出了简单的应用案例。 关键词 多目标优化，NSGA-II 算法，Pareto 占优 Research on the Practical Application of NSGA-II Algorithm for Multi-Objective Optimization Zhiheng Xiang, Bingzhe ...
在本文中,提出了一种基于多目标进化算法的非支配排序方法(我们将它称为非支配排序GA-II算法或者NSGA-II算法)。选择操作通过把父代和子代混合在一个交配库中,从中选择最优的N个个体(根据适应度层级和拥挤度进行优劣排序)。通过5个复杂的测试函数进行测试得出的模拟结果表明,本文所提及的NSGA-II算法,在解决大部分...