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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。7 F7 D, r0 z  I
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：
% R( [0 }7 N4 Y# d% f( o% {' ^0 L/ A* d$ V  X
1.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。6 a* ?0 u" D/ g$ 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。- r8 Z" p2 h* X  y5 R( Y8 I! g
0 V- j, L9 M' b( R0 T
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。5 Q8 g  y  g1 X1 R8 m( D
5 s" |# l% E/ J) V  J$ w
VeryCapture_20231119175104.jpg 5 S5 d! i8 F3 }% ~( b- P7 W5 I
具体代码如下：
, E! a+ u6 d; J5 ]4 q! g( ?
' h  W/ B( _7 C; v  S
, Q$ P: k8 D+ x+ P$ m5 j

NSGA-Ⅱ.py

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