说明:仅供学习参考使用, NSGA2主要是对NSGA算法的改进。NSGA是N. Srinivas 和 K. Deb在1995年发表的一篇名为《Multiobjective function optimization using nondominated sorting genetic algori...
说明:NSGA-II算法提出了快速非支配排序法,降低了算法的计算复杂度。由原来的O(MN3)降到O(MN2)(M为目标函数个数,N为种群大小)。提出了拥挤度和拥挤度比较算子,代替了需要指定共享半径的适应度共享策略,并在快速排序后的同级比较中作为胜出标准,使准Pareto域中的个体能扩展到整个Pareto域...
说明:多目标差分进化算法(nsde)将非支配排序思想及精英策略与差分进化算法的差分进化机制相融合,经实测,在解决同一问题时,能够比nsga-2算法节省一半的时间,而且能够得到比nsga-2更优秀的帕累托前沿,能够得到更优秀的非劣解集
说明:NSGA2多目标优化算法,配上说明文档 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径 shareQ,并...
说明:遗传算法求目标函数的最小值,有精英保留策略遗传算法求目标函数的最小值,有精英保留策略遗传算法求目标函数的最小值,有精英保留策略遗传算法求目标函数的最小值,有精英保留策略遗传算法求目标函数的最小值,有精英保留策略遗传算法求目标函数的最小值,有精英保留策略遗传算法求目标函数的最小值,有精英保留策略遗传算...