说明：matlab编写的基于粒子群优化算法的多目标优化，可以处理电力系统优化问题

NSGA-电力系统 优化算法 多目标电力 多目标-粒子群 电力优化-算法

说明：基于非支配排序遗传算法处理多目标优化的matlab例程，可以自行修改

多目标遗传 nsga-matlab 遗传非支配 NSGA_2-Matlab NSGA-2算法

说明：分别给出了粒子群算法和遗传算法解决多目标问题的算例下的源程序，对初学者有很大帮助。 具体包括MOEA-NSGA-II，MOPSO，MOGA-2，以及一些c++实现的程序。算法较为丰富，一些地方附带了相关基础资料，方便掌握相关知识。

matlab 算法 目标 优化

说明：此算法用于多目标优化，是经过修改的，可以运行！

运行优化 nsga2多目标 NSGA-2 nsga2 nsga2-matlab

说明：用Matlab实现的NSGA2多目标优化算法的源程序，用户可以根据需要定义相应的参数。

nsga2 nsga2程序 nsga2-算例程序 多参数优化 NSGA

说明：多目标优化是指在约束条件下有两个或两个以上的优化目标，而且这些目标之间相互矛盾，不能同时达到最优，也就是说，一个目标的最优往往是以牺牲其它目标作为代价的，因此多目标优化问题存在多个最优解，这些解之间无法比较优劣，统称为Pareto最优解。带精英策略的快速非支配排序遗传算法(Nondominated ...

多目标 Pareto算法 最优解搜索算法

说明：NSGA-Ⅱ是目前最流行的多目标进化算法之一，它降低了非劣排序遗传算法的复杂性，具有运行速度快，解集的收敛性好的优点，成为其他多目标优化算法性能的基准。NSGA-Ⅱ算法采用了快速非支配排序算法，计算复杂度比 NSGA 大大的降低

说明：动态多目标进化优化算法，在nsga-ii的基础上针对动态优化问题的算法。

动态多目标 DNSGA-II NSGA DNSGA NSGA-II

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...

空间均匀采样 多能计算 NSGA2-比 NSGA-Ⅱ nsga2-matlab

说明：实现遗传算法（GA）的多目标优化算法：NSGA-II的matlab程序

MATLAB-NSGA NSGAII NSGA NSGA-II nsga-ii的程序