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标题: 卡尔扬莫伊·德布教授的著名NSGA-II算法的Python实现。 [打印本页]

作者: 2744557306    时间: 2023-11-19 18:12
标题: 卡尔扬莫伊·德布教授的著名NSGA-II算法的Python实现。
NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)是一种多目标优化算法,由卡尔扬莫伊·德布(Kalyanmoy Deb)教授于2002年提出。它是基于遗传算法的演化算法,专注于解决具有多个冲突目标的优化问题。# i5 y  x& m4 T$ G0 H$ l1 O$ f
这个算法的主要目标是在优化中发现并维护解的前沿(或称为帕累托前沿),即在多个目标函数之间找到没有更好解的解集。NSGA-II通过两个主要的策略来实现这一目标:
) A5 Y8 {9 @( K+ U0 H
, {1 _5 e2 [1 v( A1 J& T: m0 M1.非支配排序:将解划分为不同的层级,根据解的优劣程度将其分为不同的前沿等级。这个过程能够识别出解的非支配性,即解在目标空间中既不劣于其他解也不与其完全相同。
, _4 \( g% S3 o8 S2.拥挤度距离:用于评估解在前沿中的分布情况。这个指标有助于维持解的多样性,即使在前沿中某些地区拥挤度较高,也能保持解的分布均匀性。# M9 I% f. `0 r8 j1 E& }

, p5 b3 h4 a0 g$ I* E; mNSGA-II算法通过遗传算法的进化操作(选择、交叉和变异)在解集中不断进化和优化,以逼近或探索帕累托前沿。它在解决多目标优化问题方面表现出色,被广泛应用于工程设计、经济学、资源分配和其他领域中需要平衡多个目标的问题。; f) G! H  s- y

& g" G5 V8 j  m7 A8 H1 V6 Q VeryCapture_20231119175104.jpg 1 }( `2 B' b" D; ~' {
具体代码如下:# l& z5 h6 U3 a) K
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NSGA-Ⅱ.py

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