NSGA-II的算法流程如下: 1. 初始化种群,包括个体的基因编码、适应度函数和拥挤度距离。 2. 对种群进行快速非支配排序,将种群中的个体划分为多个层次,每个层次中的个体都是非支配的。 3. 对每个层次中的个体按照拥挤度距离进行排序,拥挤度距离越大的个体越容易被淘汰。 4. 选择新的种群,包括保留前几个层次中的...
NSGA-II在保持NSGA的优点的同时,通过引入快速非支配排序算法和拥挤度距离的概念,进一步提高了算法的效率和性能。 NSGA-II的核心思想是将种群中的个体按照非支配关系进行排序,即将个体划分为不同的层次,每一层次中的个体都不会被其他层次中的个体所支配。这样,我们就可以得到一组非支配解集,其中每个解都是最优的,...
NSGA-II是非支配排序遗传算法的一种改进版本,它在保留NSGA原有特点的基础上,加入了一些优化手段,提高了算法性能。 2.1 快速非支配排序算法 为了减少排序的时间复杂度,NSGA-II使用了一种称为“快速非支配排序算法”(Fast Non-dominated Sorting Algorithm)的方法。该方法将种群按照非支配关系分为多个不同层次,减少了...
5. 非支配排序:使用非支配排序算法将种群中的解按照Pareto优劣分类,得到多个非支配层级。 6. 计算拥挤度:为每个非支配层级的解计算拥挤度,用于保持种群的多样性。拥挤度反映了解在解空间中的密度,可以通过解的变量空间距离或目标函数值空间距离进行计算。 7. 选择操作:根据非支配排序和拥挤度计算,选择生成下一代种...
NSGA-II是基于NSGA-I进行改进的,深入学习可以阅读著名论文《A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II》,谷歌学术显示引用量已经达到26350次,其主要改进了三个内容:(1)提出了快速非支配排序算法;(2)采用拥挤度和拥挤度比较算子;(3)引入精英策略。
算法1非支配遗传算法 Step 1: 初始种群并设置进化代数 Step 2: 对初始种群进行非支配排序和选择、高斯交叉、变异使第一代种群进化为 Step 3: 将父代种群与子代种群合并为新种群 Step 4: 计算新种群中个体的目标函数,并执行快速非支配排序、计算拥挤度、精英策略等操作生成新的父代种群 ...
NSGA-II入门C1 最能代表Goldberg思想的算法是基于非支配排序的遗传算法,即NSGA(Non—dominatedSortingGeneticAlgorithm)。 科学家Srinivas和Deb...不合理,将对计算结果产生非常大的影响。 为了克服非支配排序遗传算法的以上弊端,Deb等学者于2000年对NSGA算法进行了改进,提出了基于快速非支配排序的遗传算法NSGA-II,相比NSGA...
NSGA一II算法的基本思想为:首先,随机产生规模为N的初始种群,非支配排序后通过遗传算法的选择、交叉、变异三个基本操作得到第一代子代种群;其次,从第二代开始,将父代种群与子代种群合并,进行快速非支配排序,同时对每个非支配层中的个体进行拥挤度计算,根据非支配关系以及个体的拥挤度选取合适的个体组成新的父代种群;...
一、多目标进化优化算法 1.1 多目标优化概念 1.2 传统处理多目标优化问题方法 1.3 目标 1.4 支配 1.5 现代NSGAII算法 二、案例一 2.1 问题 2.2 定义问题 2.3 编写算法并绘制Pareto前沿 2.4 查看最优解 三、参考 3.1 封装代码 3.2 文献 一、多目标进化优化算法 ...
一、非支配排序遗传算法(NSGA) 1995年,Srinivas和Deb提出了非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithms,NSGA)。这是一种基于Pareto最优概念的遗传算法。 1、基本原理 NSGA与简单的遗传算法的主要区别在于:该算法在选择算子执行之前根据个体之间的支配关系进行了分层。其选择算子、交叉算子和变异算子与简...