NSGA-II的算法介绍
系列文章目录
第一章 基于NSGA-II算法的研究和改进
第二章 进化算法框架的介绍及Matlab实现(遗传算法)
第三章 NSGA-II的算法介绍
第四章 多目标优化NSGA-II的实现和测试(MATLAB实现)
第五章 NSGA-II的算法的改进及测试结果
文章目录
- 系列文章目录
- 前言
- 一、多目标优化的数学模型和概念
- 1.1 多目标优化的数学模型
- 1.2 多目标优化的基本概念
- 二、NSGA-II 算法的基本原理和框架
- 2.1 NSGA-II 算法的基本原理
- 2.2 快速非支配排序算法
- 2.3 拥挤距离
- 2.4 拥挤比较算子
- 2.5 NSGA-II 的进化操作
- 总结
前言
NSGA-II 算法的基本思想是:通过对种群的非支配排序达到对种群的分级, 计算种群个体的拥挤距离来保持种群的多样性,在达到终止条件时得到近似解。
一、多目标优化的数学模型和概念
1.1 多目标优化的数学模型
1.2 多目标优化的基本概念
二、NSGA-II 算法的基本原理和框架
2.1 NSGA-II 算法的基本原理
NSGA-II 算法的基本思想是:通过对种群的非支配排序达到对种群的分级, 计算种群个体的拥挤距离来保持种群的多样性,在达到终止条件时得到近似解。 NSGA-II 算法的基本流程框架如下图
2.2 快速非支配排序算法
2.3 拥挤距离
2.4 拥挤比较算子
2.5 NSGA-II 的进化操作
总结
本章内容主要是讲述NSGA-II的基本框架,为后面的实现和改进打下基础
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