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卡尔扬莫伊·德布教授的著名NSGA-II算法的Python实现。
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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。
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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/ ^% Q
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。
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。
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" 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。
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2023-11-19 18:07 上传
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具体代码如下:
/ ~$ w E) E( X
# V C. {7 j O, V7 z
/ J9 u1 Y, m9 }
NSGA-Ⅱ.py
2023-11-19 18:09 上传
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