多目标优化NSGA-II算法改进研究 一、NSGA-II算法的核心原理与现存问题 (一) NSGA-II的 基本框架 NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)作为多目标优化领域的经典算法,其核心架构包含非支配排序、拥挤 度计算和精英保留策略三大模块。算法通过非支配排序实现解的层级划分,利用
为避免NSGAII陷入早熟收敛的情况,提出一种改进的NSGAII算法(INSGAII_SAA)对涡流纺车间调度模型求解。利用启发式规则初始化种群、自适应选择交叉变异算子以及融合模拟退火算法(SAA)的方法,有效降低解空间的冗余程度,提高求解效率并得到全局...
NSGA_II算法交叉算子可行方向变并算子NSGA_II algorithmcrossover operatorfeasible direction mutation operator在已有多目标遗传算法(NSGA_II)研究和分析的基础上,提出一种改进算法INSGAII。在引入算术交叉算子的同时,主要对变异算子进行了改进,引入了Zoutendijk可行方向变异算子。实验表明,改进的算法INSGA_II具有更快的收...
NSGA-Ⅱ（非支配排序遗传算法II）作为一种有效的多目标优化算法，其广泛应用于多目标优化问题中。然而，NSGA-Ⅱ算法仍存在一些不足，如计算复杂度高、收敛速度慢等问题。因此，对NSGA-Ⅱ算法进行改进并探索其应用具有重要的理论和实践意义。本文将重点研究NSGA-Ⅱ多目标优化算法的改进方法及其在具体领域的应用。二、...
国网上海市电力公司申请基于改进NSGA-II算法的电动汽车充电调度优化专利，能提供一组帕累托最优解集 金融界2025年1月8日消息，国家知识产权局信息显示，国网上海市电力公司申请一项名为“一种基于改进NSGA-II算法的电动汽车充电调度优化算法”的专利，公开号CN 119250413 A，申请日期为2024年9月。专利摘要显示，本发明...
魏巍等提出改进的Pareto 进化算法解决多目标柔性作业车间优化问题。刘爱军等提出了基于双层编码和纵横协同进化的多种群遗传算法用于多目标模糊柔性车间调度。Liu Q 等将NSGA-II 的遗传算子与特定的禁忌策略相结合,提高了算法的局部搜索能力。综上所述,本文以最小化最大完工时间、延期时间、设备总负荷和加工能耗为目标并...
nsgaii的改进算法研究学士学位论文.docx,nsgaii的改进算法研究学士学位论文 一、内容概览 引言:简要介绍研究背景、目的、意义以及进化算法的基本原理和发展现状。着重指出NSGAII算法在解决实际问题中的优势和存在的问题,引出本文研究的核心内容。 NSGAII算法概述:详细介
拦截时间的多阶段动态WTA模型;邱少明等[8]建立了以最小化目标生存概率和最佳费效比为目标函数建立模型,将智能搜索算法引入进化算法以缓解算法进化过程中出现的多样性缺失的问题,经仿真实验证明其存在性能的优化;陈曼[9]建立了以最小化目标生存概率与最小化防御方武器成本为目标函数建立模型,提出粒子群算法改进方案以...
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）作为一种模拟自然进化过程的搜索启发式算法，在多目标优化问题上具有独特的优势。其中，NSGA-Ⅱ（非支配排序遗传算法II）以其高效的非支配排序策略和精英保留策略等优点，成为了解决多目标优化问题的主流算法之一。然而，随着问题的复杂性和规模的不断增加，NSGA-Ⅱ仍存在一些不足。本文...
(Non-dominated Sorting Genetic Aigorithm II>是具有代表性的算法[2 3]0 NSGA-II 是 NSGA[4]算法的改进 在 NSGA的基础上加上了精英策略\密度值估计策略和快速非支配排序策略 在很大程度上改善了 NSGA 的缺点O 实验证明 NSGA-II的结果优于有代表性的其他几种算法[2]O 但 NSGA-II 采用的SBX(Simuiated ...