NSGA-II(非支配排序遗传算法第二代)是一种多目标优化算法,其在解决具有多个相互冲突的目标函数的问题方面表现突出。多目标优化问题通常比单目标问题更为复杂,因为其目标是找到一组最优解,即帕累托前沿,而非单一的全局最优解。 NSGA-II的核心思想是模拟生物进化过程,以探索多目标问题的解空间。其关键步骤包括:1. 初始化种群:随机生成一组初始解作为算法的起始种群。 2. 适应度评估:计算每个个体的适应度值。在NSGA-II中,适应度评估基于非支配等级和拥挤距离两个指标。非支配等级用于评价个体在所有解中的相对优劣,而拥挤距离则处理帕累托前沿上的拥挤情况,确保多样性。 3. 选择操作:NSGA-II采用拥挤度比较选择策略,结合非支配等级和拥挤距离,选出更优秀的个体进行下一轮迭代。 4. 交叉和变异:执行遗传操作,包括均匀交叉(每个子串有一定概率继承父代的特征)和位点变异(随机改变个体的一部分基因),以保持种群的多样性并探索新的解空间。 5. 精英保留:在每一代中,保留上一代的部分优秀解,防止优良解的丢失。 6. 迭代终止条件:算法重复上述过程,直到达到预设的迭代次数或满足其他停止条件。 MATLAB是实现NSGA-II的一种常用工具,其语法简洁且功能强大,适合进行数值计算和优化任务。在MATLAB中实现NSGA-II时,需要明确定义问题、选择适当的编码方案、编写适应度函数和遗传操作函数,并设计主循环控制算法的迭代过程。本压缩包中的文件包含了NSGA-II算法的完整实现和中文注释,对于学习和理解该算法的过程极为有益。
NSGA-II多目标优化算法中文注释详解
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NSGA-II多目标优化算法
进化算法里的 NSGA-2,挺适合搞多目标优化的,尤其你不想死磕函数公式的时候,效果还不错。它不需要目标函数规整,像线性、连续、可导啥的,统统不强求,思路灵活,效率也蛮高的。
NSGA-2的思路是群体进化,每一代都是全体优化,目标是搞定一堆解里最优的那一批,也就是 Pareto 前沿。你不需要设定复杂的规则,它自己跑一会儿就能给你一些还挺靠谱的结果。
推荐几个资源,比较全:
NSGA-II 多目标进化算法,基本原理说得比较清楚,想入门的可以看看
多目标进化算法开发资源集,工具代码都有,比较适合动手的朋友
Matlab 实现文件下载,用 Matlab 搞多目标优化的朋友可以直接上手
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NSGA-II多目标进化算法
多目标优化里头,NSGA-II 算法还挺经典的,属于进化算法中的老大哥级别。它是在老版 NSGA 的基础上做了不少优化,比如非支配排序快了不少,速度快,代码也不臃肿。精英策略的引入也让好个体不容易被淘汰,结果更稳,收敛也更快。
精英策略的引入挺关键,防止了“好苗子”在迭代中被随机干掉的尴尬。举个例子,如果你在做路径规划、多目标调度这类事儿,这点能帮你节省不少调参时间。
拥挤度比较这块也蛮有意思。以前的 NSGA 要手动设置共享半径,麻烦还容易出锅。NSGA-II 直接上密度排序,你不用再关心那些参数细节,个体分布也更均匀,结果看起来就舒服多了。
资源是打包好的NSGA-II.zip,里面代码结
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EvoLib 开源多目标优化算法NSGA-II及其改进版
EvoLib是NSGA-II、NSGA-III和改进的U-NSGA-III的开源实现,用于解决进化多目标优化问题。NSGA-II是一种著名的进化多目标优化算法,NSGA-III则扩展到处理多达20个目标。U-NSGA-III在单目标优化中性能提升显著,保持了在多目标优化中的高效率。该库依赖于开源数学表达式解析器Tx2Ex和Apache Commons Lang3,提供了详细的格式化输出和Matlab绘图脚本,设计上易于扩展且附带详细注释。欲了解更多或直接修改EvoLib,请使用Git克隆到本地文件系统。
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