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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。3 n" q+ i$ R* ], `
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：
+ D+ z* A( o7 `2 R1 E
& o0 G4 a1 r) t0 `4 p/ ^% Q1.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。8 ?3 l4 V; r  Y/ ~- }, ^* S" b
2.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。
9 |/ B6 u' l/ i* I, N+ B" m" x1 k) A1 m
NSGA-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。
/ P7 W0 f4 T& K5 ~. K& G  g* V  b- Z( J1 l
VeryCapture_20231119175104.jpg ; |* Y3 k, h; [2 i# T" x  n
具体代码如下：
/ ~$ w  E) E( X
# V  C. {7 j  O, V7 z
/ J9 u1 Y, m9 }

NSGA-Ⅱ.py

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