matlab空间复杂度测试,NSGA2算法matlab实现（多个测试函数）

NSGA2算法matlab实现(多个测试函数)

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应用背景

除原NSGA2算法以外，不但编写了收敛性指标以及均匀性指标，而且对ZDT1-6，DTLZ1-3等经典测试进行了测试，同时界面友好。同时内置了各个测试函数的理想pareto最优解集，做图时同时画出算法求解的结果以及最优结果，便于比较。

关键技术

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，并均匀分布，保持了种群的多样性；引入了精英策略，扩大了采样空间，防止最佳个体的丢失，提高了算法的运算速度和鲁棒性。

代码预览

NSGA-II_the 1st

DTLZ1.xlsx

DTLZ2.xlsx

DTLZ3.xlsx

DTLZ7.xlsx

NSGA-II

NSGA II.pdf

convergence_nsga2.m

data.mat

evaluate_objective.m

genetic_operator.m

html

evaluate_objective.html

genetic_operator.html

initialize_variables.html

non_domination_sort_mod.html

nsga_2.html

objective_description_function.html

replace_chromosome.html

tournament_selection.html

initialize_variables.m

non_domination_sort_mod.m

nsga_2.m

objective_description_function.m

replace_chromosome.m

spacing_nsga2.m

test_convergence_nsga2.m

tournament_selection.m

visualization_nsga2.m

SCH.xlsx

ZDT1.xlsx

ZDT2.xlsx

ZDT3.xlsx

ZDT4.xlsx

ZDT6.xlsx

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